RPA un mākslīgais intelekts ir divas aizraujošas un inovatīvas IT lietojumprogrammas, kas ir digitālās transformācijas revolūcijas priekšplānā. Abas tehnoloģijas maina darba pasauli, papildinot darbiniekus un ieviešot jaunu produktivitātes laikmetu. Tomēr, lai gan RPA un mākslīgajam intelektam ir daudz līdzību un saskarsmes punktu, tie ir atšķirīgi rīki ar savām stiprajām un vājajām pusēm.
Šajā rakstā aplūkosim atšķirību starp automatizāciju un mākslīgo intelektu un parādīsim, kur tās tiek izmantotas, kā tās darbojas un kā tās apvienojas, lai palīdzētu mūsdienu uzņēmumiem virzīties uz automatizētu nākotni.
RPA un mākslīgā intelekta definīcijas
Pirms mēs pievēršamies attiecīgajiem lietojumiem un izmantošanas gadījumiem, kas saistīti ar
Robotizētā procesu automatizācija (RPA)
un mākslīgo intelektu (AI), ir vērts pamatot abus jēdzienus ar definīcijām.
1. Kas ir RPA?
Robotiskā procesu automatizācija (RPA) ir tehnoloģiju kopums, kas palīdz automatizēt paredzamus, uz noteikumiem balstītus biznesa procesus.
Uzņēmējdarbības darba plūsmas sastāv no daudziem uzdevumiem. Dažiem no šiem uzdevumiem nepieciešama cilvēka lēmumu pieņemšana un spriedumu pieņemšana. Tomēr daudzas no tām ir atkārtojamas un paredzamas. Tieši šo otro kategoriju izmanto, lai automatizētu RPA.
Liela daļa programmatūras, ko mēs šodien mīlam un lietojam, ir balstīta uz noteikumiem. Datori lieliski spēj ātri un precīzi izpildīt precīzi definētus pasūtījumus. Ja vien mēs sniedzam viņiem pareizos norādījumus, viņi var nemitīgi apstrādāt informāciju un izpildīt uzdevumus.
RPA ir tas pats. Tomēr tā izceļas un palīdz uzņēmumiem, paplašinot šīs pašas funkcijas dažādās lietojumprogrammās, sistēmās un datubāzēs. Īsāk sakot, RPA mijiedarbojas ar dažādām lietojumprogrammām tāpat kā cilvēks. Tā var atdarināt klikšķus, taustiņu nospiedumus un peles kustības, kas notiek cilvēka un datora mijiedarbības laikā, un iegaumēt šīs darbības kā virkni soļu, kas tiek izvērsti, kad tiek izpildīts kāds trigeris vai noteikts nosacījums.
RPA tehnoloģiju piemēri
- API integrācija
- Starpplatformu skriptu rakstīšana
- Starpprogrammu skriptu rakstīšana
- Digitālie roboti jeb “roboti”
- GUI ierakstīšanas rīki
- Saskarnes bez koda
2. Kas ir mākslīgais intelekts?
Mākslīgais intelekts (AI) ir tehnoloģiju kopums, kas atdarina cilvēka izziņas procesu. Daži no šiem garīgajiem uzdevumiem ir mācīšanās, spriešana, paškontrole, objektu atpazīšana, lēmumu pieņemšana un prognozēšana. Lai gan šī datorzinātnes nozare ir pazīstama jau kopš pagājušā gadsimta 50. gadiem, nopietni sasniegumi ir vērojami pēdējo desmit līdz piecpadsmit gadu laikā.
Mākslīgais intelekts tiek izmantots visur. Lai gan ģeneratīvais mākslīgais intelekts, automašīnas bez vadītāja un tādi virtuālie asistenti kā Siri un Alexa piesaista galvenos ziņu virsrakstus, tas nodrošina arī prozaiskākus, bet praktiskākus lietojumus, piemēram, teksta prognozēšanu, kiberdrošību, aizsardzību pret krāpšanu, meklētājprogrammas, personalizētu mārketingu un ieteikumus, kā arī datu analīzi.
Pašlaik izmantoto mākslīgo intelektu parasti sauc par šauru mākslīgo intelektu. Īsāk sakot, tā imitē cilvēka intelektu šaurās jomās, piemēram, Deepmind AlphaGo vai dažādas runas atpazīšanas programmatūras. Tomēr tiek prognozēts, ka nākotnē mākslīgais intelekts pāries no specializācijas uz vispārīgāku inteliģenci, kas spēs veikt plašāku uzdevumu klāstu.
Mākslīgā intelekta tehnoloģiju piemēri
- Dabiskās valodas apstrāde
- Mašīnmācīšanās
- Dziļā mācīšanās
- Datorredzes tehnoloģija
- Prognozēšanas analīze
- Ģeneratīvais mākslīgais intelekts
3. RPA vs mākslīgais intelekts vs ML
Starp šīm tehnoloģijām pastāv ievērojams neskaidrību daudzums, un daži cilvēki brīnās par to, kāda ir saikne starp robotizētu procesu automatizāciju un mašīnmācīšanos.
Skaidrības labad jānorāda, ka mašīnmācīšanās (ML) ir mākslīgā intelekta veids. Šī tehnoloģija izmanto algoritmus un statistikas modeļus, lai atrastu modeļus lielās datu kopās. Pēc tam tā var iegūt vērtīgas atziņas vai veikt prognozes. Galvenās atšķirības starp robotizēto procesu automatizāciju un mašīnmācīšanos ir tādas, ka RPA tiek skaidri vadīta, bet ML ir brīvi pakļauta, lai atklātu savus datu apstrādes veidus.
Robotizētu procesu automatizācijas mašīnmācīšanās ir iespējama, ja RPA rīki tiek papildināti ar mākslīgo intelektu. Tādējādi, ja RPA un mašīnmācīšanās tiek izmantotas kopā, tās ir viens no aizraujošākajiem horizontiem automatizācijas jomā.
Mākslīgā intelekta un RPA lietojumi
Virspusēji RPA un mākslīgajam intelektam ir daudz kopīgu iezīmju saistībā ar to, kā šīs tehnoloģijas tiek pielietotas uzņēmējdarbības vidē. Abu rīku mērķis ir paplašināt un papildināt cilvēkresursus un ļaut uzņēmumiem sasniegt lielāku produktivitāti, precizitāti un efektivitāti.
1. Mākslīgā intelekta lietojumi
Mākslīgais intelekts tiek izmantots dažādās nozarēs vairākos ievērojamos veidos, tostarp:
- Prognozēšanas analīze
- Autonomie transportlīdzekļi
- Sejas atpazīšanas programmatūra
- Kiberdrošība
- Personalizēšana
- Mārketinga automatizācija
- Farmaceitisko zāļu dizains
- Krāpšanas atklāšana
- Klientu apkalpošanas tērzēšanas roboti
2. RPA lietojumi
RPA
ir plaši izplatīta uzņēmējdarbības vidē, jo tā var veikt dažādus uzdevumus, piemēram,:
- Klientu un darbinieku uzņemšana darbā
- Pārskatu ģenerēšana
- Datu ievadīšana un migrācija
- Automatizēta programmatūras testēšana
- Nodarbinātības vai kredīta pārbaudes
- Pretendentu izsekošanas sistēmas
- KYC automatizācija
Šie mākslīgā intelekta un RPA lietojumi ir tikai aisberga virsotne. Abas tehnoloģijas ir ieviestas uzņēmumos, lai palīdzētu automatizēt bezgalīgi daudzus uzdevumus, tādējādi veicinot efektivitāti un precizitāti.
Mākslīgais intelekts un RPA: Atšķirības un līdzības
RPA un mākslīgais intelekts daudz ko savstarpēji pārklājas, taču ir dažas būtiskas atšķirības, kas jums jāzina.
Kāda ir atšķirība starp mākslīgo intelektu un RPA?
1. Attīstība
Viens no labākajiem veidiem, kā aplūkot mākslīgo intelektu un RPA, ir atšķirīgie izstrādes procesi, kas ir katras programmatūras pamatā.
RPA pamatā ir process. Izstrādātāji iezīmē uzdevumus, kurus vēlas automatizēt, un pārvērš šos soļus datorskriptu, kas veic uzdevumus.
AI pamatā ir dati. Tā izmanto mašīnmācīšanos, lai atrastu modeļus lielās datu kopās, kuras tiek apmācītas, lai iegūtu rezultātus. Kad šie algoritmi darbojas labi, tie var pieņemt jaunus ievades datus un apstrādāt jaunus datus, lai atbildētu uz jautājumiem, veiktu prognozes vai ierosinātu darbības.
2. Domāšana pret darīšanu
Viens no veidiem, kā izteikt atšķirību starp mākslīgo intelektu un automatizāciju, ir salīdzināt domāšanu un darbību.
RPA veic savus uzdevumus kā uzticams darba zirgs. Tam nav jādomā, tam ir tikai jādara.
Turpretī mākslīgais intelekts izmanto cilvēka domāšanai līdzīgus kognitīvos procesus. Tā var lasīt e-pasta vēstules un cita veida nestrukturētus datus, lai iegūtu jēgu vai atrastu datu modeļus, kas ļauj iegūt ieskatu vai pat prognozes. Turklāt, izmantojot mašīnmācīšanos, mākslīgā intelekta rīki var pastāvīgi apgūt jaunu informāciju, mācīties no scenārijiem un laika gaitā pilnveidoties.
3. Šķēršļi iekļūšanai
RPA ir plaši izplatīta, jo tā ir rentabla, ātri ieviešama un tai ir neliela mācību līkne.
Savukārt mākslīgais intelekts ir ļoti tehnisks, grūti apmācāms un dārgs, lielā mērā tāpēc, ka tas ir atkarīgs no milzīgām datu kopām.
4. Piemērošana darba vidē
RPA ir vairāki izmantošanas gadījumi, piemēram, datu ievadīšana, tīmekļa vietņu izkrāpšana un rēķinu apstrāde. Tomēr tas ir vislabāk piemērots paredzamiem uzdevumiem ar ļoti konkrētiem soļiem.
No otras puses, mākslīgais intelekts var veikt plašāku pienākumu klāstu, piemēram, sarežģītu datu apstrādi, inteliģentu lēmumu pieņemšanu un pat satura veidošanu.
Kādas ir mākslīgā intelekta un RPA līdzības?
1. Automāts
Gan RPA, gan mākslīgais intelekts automatizē uzdevumus, kurus tradicionāli veica cilvēki. Lai gan tās izmanto atšķirīgas tehnoloģijas un katrs savā veidā veic savus pienākumus, tās abas samazina cilvēku darba ņēmēju slodzi.
Kopumā abi rīki spēj gan aizstāt cilvēku darbu, gan papildināt cilvēku darbaspēku, mehanizējot informācijas tehnoloģiju uzdevumus.
2. Integrācija
RPA un mākslīgais intelekts var integrēties ar esošajām biznesa sistēmām, lai paplašinātu to iespējas, padarītu uzņēmumus efektīvākus un pat pagarinātu veco sistēmu darbības laiku.
3. Kļūdu samazināšana
Gan mākslīgais intelekts, gan RPA ir nozīmīgi spēlētāji cīņā ar cilvēku kļūdām. Mehanizējot uzņēmējdarbības procesus, uzņēmumi var samazināt naudas un reputācijas izmaksas, ko rada novēršamas kļūdas,
Mākslīgais intelekts un RPA: Stiprās un vājās puses
Neviens rīks nav perfekts. Ja vēlaties izmantot automatizācijas priekšrocības, jums ir jāizprot RPA un mākslīgā intelekta stiprās un vājās puses.
1. AI stiprās un vājās puses
Apskatīsim dažus mākslīgā intelekta plusus un mīnusus automatizācijā.
AI stiprās puses
- Var mācīties darba vietā
- Piedāvā lielāku elastību nekā RPA
- Var apstrādāt nestrukturētus datus
AI trūkumi
- Dārgi izstrādāt
- Īstenošana ir ļoti tehniska
- Nepieciešamas plašas datu kopas apmācībai
2. RPA stiprās un vājās puses
Izpētīsim dažus RPA automatizācijas plusus un mīnusus.
RPA stiprās puses
- Precīzi automatizē liela apjoma uzdevumus
- Rentabilitāte
- Ātra un vienkārša ieviešana
RPA trūkumi
- To var būt grūti mērogot
- Nevar apstrādāt nestrukturētus datus
- Piemērots tikai šauriem uzdevumiem
RPA un mākslīgā intelekta gadījumu izpēte
Iespējams, visvienkāršākais veids, kā izprast jebkuras tehnoloģijas ietekmi un iespējas, ir gadījumu izpēte. Šeit mēs piedāvājam gan RPA, gan mākslīgā intelekta gadījumu izpēti, lai parādītu, kā tie var palīdzēt jūsu uzņēmumam.
1. RPA gadījumu izpēte
Viena no 30 lielākajām ASV bankām ar aktīviem virs 150 miljardiem ASV dolāru tērēja daudz darba stundu hipotekāro kredītu procesiem, tostarp datu ievadīšanai, dokumentu apstrādei, datu pārbaudei un citiem. Papildus manuālai darbībai šīs darba plūsmas bija pakļautas arī cilvēciskām kļūdām. Banka sadarbojās ar Ernst & Young, lai rastu risinājumu, kas uzlabotu produktivitāti.
Viņi izmantoja RPA risinājumu, ko varēja bez problēmām integrēt esošajā IT infrastruktūrā, lai veiktu ar hipotēkām saistītus manuālus uzdevumus. Rezultāti bija satriecoši, tostarp 2-3 reizes palielināta efektivitāte, ietaupīts 1 miljons ASV dolāru un pilnībā novērstas kļūdas.
2. RPA mākslīgā intelekta gadījuma izpēte
Expion Health ir Geitersburgā, Merilendā, Merilendas štatā bāzēts veselības aprūpes izmaksu pārvaldības risinājums. Viņi palīdz saviem klientiem medicīniskās apdrošināšanas jomā, sniedzot informāciju par apdrošināšanas atlīdzību prasību pārvaldību nozarē, kas ir bēdīgi slavena ar mainīgām cenām un izspiedējīgām cenām. To darba plūsmas bija manuālas, apdrošinātājiem nosūtot prasības gan elektroniski, gan papīra formātā. Šādā veidā apstrādājot pieprasījumus, viņu komanda varēja apstrādāt tikai aptuveni 75 pieprasījumus dienā.
Jautājums bija par viena pieprasījuma iesniegšanas laika samazināšanu. Tomēr, tā kā dati nebija strukturēti, tipisks RPA risinājums nedarbojās. Viņiem bija nepieciešams risinājums, kas papildināts ar mākslīgo intelektu, jo īpaši ar optisko rakstzīmju atpazīšanu un dabiskās valodas apstrādi.
Ieviešot RPA + mākslīgā intelekta programmatūru, viņi pārvērta papīra prasības PDF formātā, iegūstot attiecīgos datus, pirms nosūtīja cenu noteikšanas informāciju uz savu iekšējo sistēmu. Risinājums ļāva par 600% palielināt katru dienu apstrādāto pieprasījumu skaitu.
Kā izvēlēties starp RPA un mākslīgo intelektu?
Izvēle starp RPA un mākslīgo intelektu ir mazāk saistīta ar cīņu starp abiem tehnoloģiju veidiem, bet vairāk ar to, kādi procesi jums ir jāautomatizē. RPA ir labākā izvēle, ja jums ir standartizētas darba plūsmas, savukārt mākslīgais intelekts ir piemērotāks scenārijiem, kuros viss ir nedaudz neskaidrāks.
Tāpēc labāk būtu uzdot jautājumu: “Kurās situācijās vislabāk izmantot RPA un kurās – mākslīgo intelektu?”
Vislabākā pieeja šajā gadījumā ir domāt par esošo darba plūsmas procesu, kuru vēlaties automatizēt. Vizualizējiet to vai iezīmējiet to kartē, sadalot procesu pa posmiem. Ilustrācijai izmantosim dažus piemērus.
1. scenārijs
Jūs esat grāmatvedis aizņemtā būvniecības uzņēmumā. Viena no laikietilpīgākajām darba dienas daļām ir izdevumu reģistrēšana un nodrošināšana, lai darbuzņēmējiem tiktu atlīdzināti izdevumi par darbu veikšanai iegādātajām precēm. Darbiniekiem ir jāaugšupielādē savi izdevumi tīmekļa portālā, kur jūs tos reģistrējat un atjaunināt algu sarakstu, lai atspoguļotu šos skaitļus.
Izmantojiet RPA
Šeit soļi ir paredzami, un dati ir strukturēti. Darbības varētu izskatīties šādi.
- Kad darbuzņēmēji augšupielādē izdevumu pārskatu, tas iedarbina robotu.
- Bot atver izdevumu izklājlapu un iegūst datus.
- Bot reģistrē summu un mērķi un izraksta rēķinu attiecīgajā kontā.
- Bots arī atver algu aprēķināšanas programmatūru un ieskaita summu darbuzņēmēja kontā.
2. scenārijs
Jūs atkal esat grāmatvedis aizņemtā būvniecības uzņēmumā. Jums ir vairāki konti pie dažādiem celtniecības pakalpojumu sniedzējiem. Mēneša beigās viņi jums pa e-pastu nosūta rēķinus. Tomēr katram uzņēmumam ir savas rēķinu veidnes, kas nozīmē, ka dati nav strukturēti.
Mākslīgā intelekta izmantošana
Mākslīgais intelekts ir kopīgs termins dažādām tehnoloģijām, no kurām divas ir optiskā rakstzīmju atpazīšana un dabiskās valodas apstrāde. Izmantojot šīs tehnoloģijas, varat lasīt un saprast rēķinus, kas parādās jūsu e-pastā, un pārvērst tos strukturētos datos. Kad mākslīgais intelekts ir apstrādājis informāciju strukturētā izklājlapā, jūs varat izmantot RPA, lai izpildītu uzdevumu un reģistrētu vai pat apstrādātu rēķinus.
Kad izmantot RPA un kad AI procesu automatizācijas kontrolsaraksts
Šeit ir īss kontrolsaraksts, kas palīdzēs jums saprast, kurus procesus vislabāk izmantot RPA un kurus – mākslīgajam intelektam.
Izmantojiet RPA:
- Ja darba uzdevumi ir liela apjoma, paredzami un balstīti uz noteikumiem.
- Ja datu ievade ietver strukturētus datus
- Ja procesa rezultātus var noteikt procesa sākumā.
Izmantot mākslīgo intelektu:
- Ja procesi ir ļoti mainīgi un tiem nepieciešama zināma veida izziņa, piemēram, sarežģītu lēmumu pieņemšana.
- Ja datu ievade ietver nestrukturētus datus
- Ja procesa sākumā nav iespējams prognozēt darbplūsmas iznākumu
Vai mākslīgais intelekts aizstās RPA?
Plašsaziņas līdzekļos un dažos analītiķos pastāvīgi tiek pausts viedoklis, ka mākslīgais intelekts ir neapturams spēks, kas aizstās visu, tostarp cilvēkresursus. Ko tas nozīmē RPA? Vai mākslīgais intelekts aizstās arī to?
Visas prognozes par to, ka mākslīgais intelekts aizstās RPA, balstās uz nepareizu izpratni par attiecīgajām tehnoloģijām. Lai gan abām tehnoloģijām ir daudz saskarsmes punktu, kā jau šajā rakstā esam paskaidrojuši, domāt par tām kā par konkurējošiem rīkiem ir neprecīzi.
Iespējams, zināmu neskaidrību rada tas, ka mākslīgais intelekts var papildināt RPA. Tomēr tas atšķiras no tā aizstāšanas. Līdzīgā veidā RPA procesus var vēl vairāk racionalizēt ar mākslīgā intelekta palīdzību, taču apakšstruktūra joprojām ir RPA.
Lai gan mākslīgais intelekts var aizstāt daudzus cilvēku uzdevumus, tostarp uzdevumus, ko parasti veic RPA roboti, nākotnē šīs tehnoloģijas, visticamāk, sadarbosies, nevis aizstās viena otru.
RPA ir pirmais solis ceļā uz hiperautomatizāciju. Lai sasniegtu šo mērķi, būs nepieciešamas mākslīgā intelekta tehnoloģijas, piemēram, mašīnmācīšanās un datu analīze. Lai gan mākslīgajam intelektam būs būtiska nozīme, lai automatizācijai nodrošinātu augstākas pakāpes domāšanas priekšrocības, pašus uzdevumus veiks RPA roboti. Mākslīgais intelekts organizēs un vadīs RPA, nevis aizstās to.
Nākotne nav robotizētā procesu automatizācija pret mākslīgo intelektu; tā ir robotizētā procesu automatizācija un mākslīgais intelekts.
Mākslīgais intelekts un RPA saplūst
Ir slavens Alberta Einšteina citāts,
“Datori ir neticami ātri, precīzi un stulbi. Cilvēki ir neticami lēni, neprecīzi un ģeniāli. Kopā tie ir neiedomājami spēcīgi.”
Šis citāts izsaka to, ar ko datori izceļas, vienlaikus uzsverot to ierobežojumus. Ja runa ir par augstākas pakāpes domāšanu, piemēram, radošumu, abstraktu spriešanu vai sarežģītu lēmumu pieņemšanu – vai būtībā par jebko, kas nav saistīts ar pakāpenisku instrukciju izpildi, – datori nevar konkurēt ar cilvēka prātu. Daudzējādā ziņā mākslīgais intelekts ir mēģinājums pārvarēt plaisu starp cilvēkiem un datoriem un izveidot partnerību, kas apvieno labāko no abām pasaulēm.
Neiedomājamais spēks, par kuru runāja Einšteins, ir sastopams mākslīgā intelekta un RPA attiecībās. Mākslīgā intelekta spēja simulēt dažādus cilvēka izziņas aspektus apvienojumā ar RPA ātrumu un precizitāti ir abu rīku konverģences punkts. Kādreiz robežas, ko varēja sasniegt ar RPA, tika novilktas punktos, kuros bija nepieciešama cilvēka lēmumu pieņemšana. Tomēr, papildinot šīs sistēmas ar mākslīgo intelektu, šīs robežas tiek likvidētas, ļaujot uzņēmumiem automatizēt plašāku uzdevumu klāstu un izmantot vairāk priekšrocību.
Kad RPA un mākslīgais intelekts tiek apvienoti, tie veido trešo tehnoloģiju kategoriju, ko sauc par inteliģento automatizāciju (IA) vai inteliģento procesu automatizāciju (IPA). Šajā “labāko no abām pasaulēm” scenārijā uzņēmumi var izmantot RPA rīkus, kas var mācīties no apkārtējās vides, izmantojot mašīnmācīšanos (ML).
Priekšrocība ir tā, ka jūs varat palielināt automatizējamā procesa sarežģītību, jo mākslīgais intelekts palīdz novērst dažas vājās vietas, piemēram, darbu ar nestrukturētiem datiem vai lēmumu pieņemšanu.
Viena no aizraujošākajām mākslīgā intelekta un RPA konverģences jomām ir
testēšanas automatizācija
. Mūsu arvien vairāk digitalizētajā pasaulē programmatūra un mobilās lietojumprogrammas turpinās uzlabot uzņēmējdarbību. Nav pagājuši pat 20 gadi, kopš viedtālruņi kļuva plaši izplatīti. Šajā laikā tie ir revolucionizējuši mūsu dzīvi, ļaujot mums uzturēt saikni un strādāt jaunos veidos.
Šo sasniegumu atslēga ir programmatūras izstrāde. Tomēr tas ir ļoti laikietilpīgs un dārgs process. Ar mākslīgā intelekta un RPA balstīti testēšanas automatizācijas rīki var palīdzēt samazināt laika un naudas izmaksas, kas saistītas ar produktu laišanu tirgū.
Kā AI un RPA uzlabo testēšanas automatizāciju
Programmatūras testēšanas automatizācija agrāk bija manuāls process. Tas bija dārgi un laikietilpīgi, un galu galā pagarināja izstrādes ciklu. Tomēr tas ir tik svarīgs posms, ka izdevējiem un izstrādātājiem nebija citas izvēles, kā vien ieguldīt resursus šajā procesā. Lai gan šīs problēmas un to simptomi joprojām pastāv, programmatūras testēšanas automatizācija ir lielisks risinājums.
Testēšanas automatizācija ietver specializētas programmatūras izmantošanu, lai validētu un testētu datorprogrammas. Tajā parasti tiek izmantotas grafiskās lietotāja saskarnes (GUI) un lietojumprogrammu saskarnes (API), lai veiktu dažādus testus, sākot no testēšanas no gala līdz galam un beidzot ar nepārtrauktu jaunieviestā koda validāciju.
Mākslīgā intelekta un RPA izmantošana programmatūras testēšanā ir patiesi aizraujoša. Daži no acīmredzamajiem ieguvumiem ir laika un naudas ietaupījums. Tomēr patiesais potenciāls slēpjas spējā autonomi izpildīt kodu, kas pats sevi testē, diagnosticē un dziedē. Papildinot to ar faktu, ka ģeneratīvā mākslīgā intelekta rīki spēj rakstīt kodus, var teikt, ka mēs atrodamies uz cilvēces vēstures priekšpunkta īpašā laikmeta sliekšņa.
Tā kā pēdējos gados pieauga pieprasījums pēc ātrāka programmatūras izlaišanas, DevOps un Agile pieejas tika papildinātas ar CI/CD. Tagad RPA un AI testēšanas automatizācija var radīt līdzīgu ietekmi. Šī situācija ir izraisījusi testēšanas automatizācijas rīku skaita pieaugumu, un dažus no tiem mēs aplūkosim tālāk.
Labākie testēšanas automatizācijas rīki 2023. gadā
Šeit ir daži no labākajiem tirgū pieejamajiem testēšanas automatizācijas rīkiem.
Autify
Autify ir ar mākslīgo intelektu darbināms testēšanas automatizācijas rīks. Pateicoties intuitīvai lietotāja saskarnei un funkcijām bez kodēšanas, Autify ļauj QA komandām testēt pārlūkprogrammā. Šis rīks spēj apstrādāt tīmekļa un mobilās lietojumprogrammas, un tam ir pašatjaunojošs mākslīgais intelekts. Autify bez problēmām integrējas ar CI/CD rīkiem, Jenkins un pat Slack.
AvoAssure
AvoAssure ir testēšanas rīks bez kodēšanas, kas ļauj veikt visaptverošu testēšanas automatizāciju komandām, kuras nav tehniskas personas. Produkts atvieglo starpplatformu testēšanu tīmeklī, darbvirsmā, mobilajās ierīcēs un citur. Visbeidzot, tai ir labas pārskatu sniegšanas funkcijas un daudz integrācijas iespēju.
Cypress
Cypress ir uz JavaScript balstīta visaptveroša testēšanas automatizācijas sistēma. Tā tika radīta, lai atvieglotu tīmekļa lietojumprogrammu testēšanu. Vienkāršība ir Cypress atslēga, par ko liecina tā vienkāršā izveide un minimālās atkarības.
testRigor
testRigor ir stabils visaptverošs testēšanas risinājums. Testēšanas automatizācijas rīks ir bez kodēšanas un atbalsta tīmekļa, mobilos un API. Testi parasti ir ātri, stabili un precīzi, un, pateicoties tā daudzplatformu un pārlūkprogrammu funkcionalitātei, tā popularitāte pakāpeniski pieaug.
Dramaturgs
Playwright ir vēl viens populārs testēšanas automatizācijas rīks, kas paredzēts visaptverošai tīmekļa lietojumprogrammu testēšanai. Tā ir daudzplatformu un atbalsta lielāko daļu atveidošanas dzinēju un vairākas programmēšanas valodas. Papildus tam pievienojiet Visual Studio Code selektoru un mobilā emulatora funkciju, un jūs varat saprast, kāpēc daudzi izstrādātāji nepiekāpīgi izturas pret tās lietotājdraudzīguma trūkumu.
Lai gan katram no pieciem iepriekš minētajiem rīkiem ir lieliskas funkcijas, tiem trūkst modernu risinājumu, kas apvieno gan RPA, gan testēšanas automatizāciju.
ZAPTEST piedāvā mūsdienīgus testēšanas automatizācijas un RPA rīkus. Abas funkcijas ir pieejamas par fiksētu maksu ar neierobežotu licenču skaitu. Virzoties uz hiperautomatizāciju un automatizētu programmatūras izstrādi, programmatūras izstrādātājiem un uzņēmumiem, kas izstrādā pielāgotu programmatūru, izšķiroša nozīme būs darbvirsmas, pārlūkprogrammu un mobilo lietojumprogrammu rīkiem paredzētiem testēšanas rīkiem. ZAPTEST var jums palīdzēt visos soļos.
Mākslīgā intelekta un RPA nākotne
Tagad jau ir skaidrs, ka mākslīgā intelekta un RPA nākotne ir savstarpēji saistīta. Abas tehnoloģijas nodrošina digitālo transformāciju un ļauj uzņēmumiem strādāt intensīvāk, ātrāk un labāk, vienlaikus atbrīvojot darbiniekus radošiem, uz vērtību orientētiem uzdevumiem.
Tā kā pilnīgas automatizācijas trajektorija turpinās, ir aizraujoši domāt par to, kurp šī raķete virzās. Šis galamērķis ir hiperautomatizācija.
Hiperautomatizācija ir domāšanas veids. Tā apraksta perspektīvu, kurā katrs process, ko iespējams automatizēt, tiek automatizēts. Liela šīs nākotnes daļa būs RPA mašīnmācīšanās. Tā kā uzņēmējdarbības pasaule mainās un kļūst arvien neprognozējamāka, organizācijām būs jākļūst elastīgākām, lai saglabātu konkurētspēju. Hiperautomatizācija ļaus veikt šos pielāgojumus, vienlaikus palielinot precizitāti un produktivitāti, samazinot kļūdu skaitu un nodrošinot vienmēr pieejamu klientu apkalpošanu un personalizāciju.
Mākslīgais intelekts pret RPA: Nobeiguma pārdomas
Kad runa ir par krīzes situāciju, atšķirību starp mākslīgo intelektu un RPA var īsumā apkopot. RPA atdarina cilvēka darbības, savukārt mākslīgais intelekts atdarina cilvēka domāšanu. Ne viens, ne otrs rīks nespēj 1:1 atveidot cilvēka darbības vai domas, taču tie ir pietiekami laba replikācija, lai palīdzētu uzņēmumiem automatizēt uzdevumus ar ātrumu, precizitāti vai spējām, kas ievērojami pārsniedz tipiskas cilvēka spējas.
Cilvēku pasaulē mums ir nepieciešama gan domāšana, gan rīcība. Tieši šo būtības veidu apvienojums ir palīdzējis cilvēcei veidot, radīt un uzplaukt. Līdzīgi var domāt par RPA un mākslīgā intelekta konverģenci.
Īsāk sakot, mākslīgais intelekts ļauj mums izmantot un paplašināt RPA iespējas, lai sasniegtu jaunas un aizraujošas iespējas.
