RPA en AI zijn twee opwindende en innovatieve IT-toepassingen in de voorhoede van de digitale transformatierevolutie. Beide technologieën veranderen de wereld van werk door werknemers te versterken en een nieuw tijdperk van productiviteit in te luiden. Maar hoewel RPA en AI veel overeenkomsten en raakvlakken hebben, zijn het verschillende hulpmiddelen met hun eigen sterke en zwakke punten.
Dit artikel verkent het verschil tussen automatisering en kunstmatige intelligentie en laat zien waar ze worden gebruikt, hoe ze werken en hoe ze samenkomen om moderne bedrijven op weg te helpen naar een geautomatiseerde toekomst.
Definities van RPA en AI
Voordat we ingaan op de respectievelijke toepassingen en use cases van
Robotic Process Automation (RPA)
en Artificial Intelligence (AI), is het de moeite waard om beide concepten met definities te onderbouwen.
1. Wat is RPA?
Robotic Process Automation (RPA) is een verzameling technologieën die helpen bij het automatiseren van voorspelbare, op regels gebaseerde bedrijfsprocessen.
Bedrijfsworkflows bestaan uit vele taken. Sommige van deze taken vereisen menselijke besluitvorming en beoordelingsvermogen. Vele zijn echter herhaalbaar en voorspelbaar. Het is deze tweede categorie die RPA gebruikt om te automatiseren.
Veel van de software waar we tegenwoordig van houden en die we gebruiken is gebaseerd op regels. Computers zijn uitstekend in het uitvoeren van goed gedefinieerde opdrachten met zowel snelheid als nauwkeurigheid. Zolang we ze de juiste instructies geven, kunnen ze meedogenloos informatie verwerken en taken uitvoeren.
RPA is hetzelfde. Waar het echter in uitblinkt en bedrijven helpt, is door dezelfde functies uit te breiden naar verschillende applicaties, systemen en databases. Kortom, RPA interageert met verschillende applicaties op dezelfde manier als een mens dat doet. Het kan de klikken, toetsaanslagen en muisbewegingen nabootsen die plaatsvinden tijdens interacties tussen mens en computer en deze acties onthouden als een reeks stappen die worden uitgevoerd wanneer aan een trigger of bepaalde voorwaarde wordt voldaan.
Voorbeelden van RPA-technologie
- API-integratie
- Cross-platform scripting
- Cross-applicatie scripting
- Digitale robots of “bots
- GUI-opnametools
- Interfaces zonder code
2. Wat is AI?
Kunstmatige intelligentie (AI) is een verzameling technologieën die menselijke cognitie nabootsen. Enkele van deze mentale taken zijn leren, redeneren, zelfcorrectie, objectherkenning, besluitvorming en voorspellingen. Deze tak van computerwetenschap bestaat al sinds de jaren 1950, maar heeft de laatste tien tot vijftien jaar grote vooruitgang geboekt.
AI wordt overal gebruikt. Generatieve AI, bestuurderloze auto’s en virtuele assistenten zoals Siri en Alexa halen de krantenkoppen, maar het voedt ook meer prozaïsche maar praktische toepassingen zoals voorspellende tekst, cyberbeveiliging, bescherming tegen fraude, zoekmachines, gepersonaliseerde marketing en aanbevelingen, en gegevensanalyse.
De AI die we nu hebben, wordt meestal smalle AI genoemd. Kortom, het bootst menselijke intelligentie na binnen beperkte domeinen – bijvoorbeeld AlphaGo van Deepmind of verschillende spraakherkenningssoftware. Er wordt echter voorspeld dat AI in de toekomst zal evolueren van specialisatie naar meer algemene intelligentie die een breder scala aan taken aankan.
Voorbeelden van AI-technologie
- Natuurlijke taalverwerking
- Machinaal leren
- Diep leren
- Computer vision-technologie
- Voorspellende analyse
- Generatieve AI
3. RPA vs AI vs ML
Er bestaat veel verwarring tussen deze technologieën, waarbij sommige mensen zich afvragen wat de relatie is tussen robotische procesautomatisering en machine learning.
Voor de duidelijkheid, machine learning (ML) is een vorm van kunstmatige intelligentie. Deze technologie gebruikt algoritmes en statistische modellen om patronen te vinden in grote datasets. Van daaruit kunnen waardevolle inzichten worden verkregen of voorspellingen worden gedaan. De belangrijkste verschillen tussen Robotic Process Automation en Machine Learning zijn dat RPA expliciet wordt gestuurd, terwijl ML wordt losgelaten om zijn eigen manieren te ontdekken om gegevens te verwerken.
Robotic process automation machine learning is mogelijk wanneer RPA-tools worden aangevuld met AI. Als gevolg hiervan vormen RPA en Machine Learning, wanneer ze samen worden gebruikt, een van de meest opwindende horizonten binnen de automatiseringsruimte.
Toepassingen van AI en RPA
Oppervlakkig gezien hebben RPA en AI veel overeenkomsten in de manier waarop de technologie wordt toegepast binnen bedrijfsomgevingen. Beide tools zijn gericht op het uitbreiden en verbeteren van menselijke werknemers en stellen bedrijven in staat om een hogere productiviteit, nauwkeurigheid en efficiëntie te bereiken.
1. Toepassingen van AI
AI wordt in een groot aantal sectoren op verschillende opmerkelijke manieren gebruikt, waaronder:
- Voorspellende analyse
- Autonome voertuigen
- Software voor gezichtsherkenning
- Cyberbeveiliging
- Personalisatie
- Marketingautomatisering
- Farmaceutisch geneesmiddelenontwerp
- Fraudedetectie
- Klantenservice chatbots
2. Toepassingen van RPA
RPA
is wijdverspreid in het bedrijfsleven omdat het een verscheidenheid aan taken kan uitvoeren, zoals:
- Onboarding voor klanten en werknemers
- Rapport genereren
- Gegevensinvoer en migratie
- Geautomatiseerd software testen
- Werkgelegenheid of kredietcontroles
- Systemen voor het volgen van sollicitanten
- KYC-automatisering
Deze toepassingen van AI en RPA zijn nog maar het topje van de ijsberg. Beide technologieën worden in bedrijven gebruikt om eindeloze hoeveelheden taken te automatiseren en zo de efficiëntie en nauwkeurigheid te verhogen.
AI en RPA: Verschillen en overeenkomsten
Er is veel raakvlak tussen RPA en AI, maar er zijn enkele belangrijke verschillen die je moet weten.
Wat is het verschil tussen AI en RPA?
1. Ontwikkeling
Een van de beste manieren om AI en RPA te overwegen zijn de verschillende ontwikkelingsprocessen achter elke software.
RPA is procesgestuurd. Ontwikkelaars brengen de taken in kaart die ze willen automatiseren en zetten de stappen om in een computerscript dat de taken uitvoert.
AI is gegevensgestuurd. Het maakt gebruik van machinaal leren om patronen te vinden in grote datasets, die worden getraind om outputs te produceren. Als deze algoritmen eenmaal goed werken, kunnen ze nieuwe invoer verwerken en nieuwe gegevens verwerken om vragen te beantwoorden, voorspellingen te doen of acties in gang te zetten.
2. Denken versus doen
Een manier om het verschil tussen kunstmatige intelligentie en automatisering uit te drukken is door denken te vergelijken met doen.
RPA voert zijn taken uit als een trouw werkpaard. Het hoeft niet te denken; het hoeft alleen maar te doen.
Daarentegen gebruikt AI cognitieve processen die lijken op het menselijk denken. Het kan e-mails en andere vormen van ongestructureerde gegevens lezen om er betekenis uit te halen of patronen in gegevens te vinden om er inzichten of zelfs voorspellingen uit te halen. Bovendien kunnen AI-tools door het gebruik van Machine Learning voortdurend nieuwe informatie opnemen, leren van scenario’s en na verloop van tijd verbeteren.
3. Toetredingsdrempel
RPA is wijdverspreid omdat het kosteneffectief is, snel te implementeren en een lage leercurve heeft.
AI is daarentegen zeer technisch, moeilijk te trainen en duur, grotendeels omdat het afhankelijk is van enorme datasets.
4. Toepassing in werkomgevingen
RPA heeft verschillende use cases, zoals gegevensinvoer, het schrapen van websites en factuurverwerking. Het is echter het meest geschikt voor voorspelbare taken met duidelijke stappen.
Aan de andere kant kan AI een breder scala aan taken uitvoeren, zoals complexe gegevensverwerking, intelligente besluitvorming en zelfs het maken van content.
Wat zijn de overeenkomsten tussen AI en RPA?
1. Automaat
Zowel RPA als AI automatiseren taken die van oudsher door menselijke operators werden uitgevoerd. Hoewel ze verschillende technologieën gebruiken en hun taken op hun eigen manier uitvoeren, verminderen ze allebei de druk op menselijke werknemers.
Samengevat zijn beide tools in staat om menselijke arbeid te vervangen en menselijke werknemers te versterken door informatietechnologietaken te mechaniseren.
2. Integratie
RPA en AI kunnen integreren met bestaande bedrijfssystemen om hun mogelijkheden uit te breiden, bedrijven efficiënter te maken en zelfs de levensduur van legacysystemen te verlengen.
3. Foutreductie
Zowel AI als RPA zijn belangrijke spelers in het aanpakken van menselijke fouten. Door bedrijfsprocessen te mechaniseren, kunnen bedrijven de monetaire en reputatieschade als gevolg van vermijdbare fouten verminderen,
AI en RPA: Sterke en zwakke punten
Geen enkel gereedschap is perfect. Als je de voordelen van automatisering wilt benutten, moet je de sterke en zwakke punten van RPA en AI begrijpen.
1. Sterke en zwakke punten van AI
Laten we eens kijken naar enkele voor- en nadelen van AI voor automatisering
AI Sterke punten
- Kan tijdens het werk leren
- Biedt meer flexibiliteit dan RPA
- Kan ongestructureerde gegevens verwerken
AI zwakke punten
- Duur om te ontwikkelen
- Implementatie is zeer technisch
- Vereist enorme datasets om te trainen
2. Sterke en zwakke punten van RPA
Laten we eens kijken naar enkele voor- en nadelen van RPA voor automatisering
Sterke punten van RPA
- Automatiseert nauwkeurig taken met hoge volumes
- Kostenefficiënt
- Snel en eenvoudig te implementeren
Zwakke punten van RPA
- Het kan moeilijk zijn om op te schalen
- Kan ongestructureerde gegevens niet verwerken
- Alleen geschikt voor smalle taken
RPA en AI praktijkvoorbeelden
Misschien wel de makkelijkste manier om de impact en mogelijkheden van een technologie te begrijpen, is door middel van case studies. Hier presenteren we casestudies voor zowel RPA als AI om te laten zien hoe ze uw bedrijf kunnen helpen.
1. RPA casestudie
Een bank uit de top 30 van de VS met activa van meer dan $ 150 miljard besteedde veel werkuren aan hypotheekprocessen, waaronder gegevensinvoer, documentverwerking, gegevensverificatie en meer. Naast de handmatige inspanning waren deze workflows ook onderhevig aan menselijke fouten. De bank werkte samen met Ernst & Young om een productiviteitsverbeterende oplossing te vinden.
Ze gebruikten een RPA-oplossing die naadloos kon worden geïntegreerd in hun bestaande IT-infrastructuur om hypotheekgerelateerde handmatige taken af te handelen. De resultaten waren verbluffend, waaronder een 2-3x hogere efficiëntie, besparingen van $1 miljoen en een totale eliminatie van fouten.
2. RPA Kunstmatige Intelligentie casestudy
Expion Gezondheid is een oplossing voor kostenbeheer in de gezondheidszorg uit Gaithersburg, Maryland. Ze helpen hun medische verzekeringsklanten met informatie over schadebeheer in een sector die berucht is om variabele prijzen en woekerprijzen. Hun workflows waren handmatig, waarbij verzekeraars claims zowel elektronisch als op papier verstuurden. De verwerking van claims op deze manier beperkte hun team tot ongeveer 75 claims per dag.
Het verkorten van de tijd per claim was een probleem. Maar omdat de gegevens ongestructureerd waren, zou een typische RPA-oplossing niet werken. Ze hadden een oplossing nodig die was uitgebreid met AI, met name optische tekenherkenning en natuurlijke taalverwerking.
Door een RPA + AI software te implementeren, converteerden ze papieren declaraties naar PDF’s en extraheerden ze de relevante gegevens voordat ze de prijsinformatie naar hun interne systeem stuurden. De oplossing resulteerde in een toename van 600% in het aantal claims dat ze per dag verwerkten.
Hoe kies je tussen RPA en AI?
Kiezen tussen RPA en AI gaat minder over een strijd tussen de twee soorten technologie en meer over welke processen je moet automatiseren. RPA is de beste keuze als je gestandaardiseerde workflows hebt, terwijl AI beter is voor scenario’s waarin dingen wat vager zijn.
Een betere vraag is dus: “Welke situaties zijn het beste voor RPA en welke het beste voor AI?”
De beste aanpak is om na te denken over het bestaande workflowproces dat je wilt automatiseren. Visualiseer het of breng het in kaart en verdeel het proces in stappen. Laten we een paar voorbeelden gebruiken om het punt te illustreren.
Scenario 1
Je bent boekhouder bij een druk bouwbedrijf. Een van de meest tijdrovende onderdelen van je dag is het registreren van onkosten en ervoor zorgen dat aannemers vergoed worden voor zaken die ze hebben gekocht om opdrachten af te ronden. Werknemers moeten hun onkosten uploaden naar een portaalsite, waar je ze registreert en de loonlijst bijwerkt om deze cijfers weer te geven.
RPA gebruiken
De stappen zijn voorspelbaar en de gegevens zijn gestructureerd. De stappen zouden er ongeveer zo uit kunnen zien.
- Wanneer aannemers een onkostendeclaratie uploaden, wordt de bot geactiveerd
- De bot opent de onkostenspreadsheet en haalt de gegevens op
- De bot registreert het bedrag en het doel en factureert het op de relevante rekening
- De bot opent ook de salarissoftware en schrijft het bedrag bij op de rekening van de aannemer.
Scenario 2
Nogmaals, je bent boekhouder bij een druk bouwbedrijf. Je hebt meerdere rekeningen bij verschillende bouwleveranciers. Aan het einde van de maand sturen ze je facturen via e-mail. Elk bedrijf heeft echter zijn eigen factuursjablonen, wat betekent dat de gegevens ongestructureerd zijn.
AI gebruiken
AI is een verzamelnaam voor verschillende technologieën, waarvan optische tekenherkenning en Natural Language Processing er twee zijn. Met deze technologieën kun je de facturen die in je e-mail verschijnen lezen en begrijpen en ze omzetten in gestructureerde gegevens. Zodra je AI de informatie in een gestructureerde spreadsheet heeft verwerkt, kun je RPA gebruiken om de taak te voltooien en de facturen te registreren of zelfs te verwerken.
Checklist wanneer RPA en wanneer AI gebruiken voor procesautomatisering
Hier is een snelle checklist om je te helpen begrijpen welke processen het meest geschikt zijn voor RPA en welke het meest geschikt zijn voor AI.
Gebruik RPA:
- Wanneer werktaken volumineus, voorspelbaar en op regels gebaseerd zijn
- Wanneer de gegevensinvoer bestaat uit gestructureerde gegevens
- Wanneer de procesresultaten aan het begin van het proces kunnen worden bepaald
Gebruik AI:
- Wanneer processen zeer variabel zijn en enige vorm van cognitie vereisen, zoals complexe besluitvorming
- Wanneer de gegevensinvoer bestaat uit ongestructureerde gegevens
- Wanneer de uitvoer van de workflow onmogelijk te voorspellen is aan het begin van het proces
Zal AI RPA vervangen?
Er is een hardnekkig verhaal onder de media en sommige analisten dat AI een onstuitbare kracht is die alles komt vervangen, inclusief menselijke werknemers. Wat betekent dit voor RPA? Zal AI het ook vervangen?
Voorspellingen dat AI RPA zal vervangen, berusten op misverstanden over de respectieve technologieën. Zoals we in dit artikel duidelijk hebben gemaakt, hebben beide technologieën weliswaar veel raakvlakken, maar is het onjuist om ze als concurrerende tools te beschouwen.
Misschien komt een deel van de verwarring voort uit het feit dat AI RPA kan uitbreiden. Dat is echter iets anders dan vervangen. Op dezelfde manier kunnen RPA-processen verder worden gestroomlijnd door AI, maar de substructuur is nog steeds RPA.
Dus hoewel AI veel menselijke taken kan vervangen, waaronder taken die doorgaans door RPA-bots worden uitgevoerd, is het waarschijnlijker dat de technologieën in de toekomst zullen samenwerken in plaats van elkaar te vervangen.
RPA is de eerste stap op weg naar hyperautomatisering. Om die bestemming te bereiken zijn AI-technologieën nodig, zoals Machine Learning en gegevensanalyse. Hoewel AI een belangrijke rol zal spelen bij het leveren van de voordelen van hoger-orde denken aan automatisering, zullen de taken zelf worden uitgevoerd door RPA-bots. AI zal RPA orkestreren en aansturen, niet vervangen.
De toekomst is niet Robotic Process Automation vs AI; het is Robotic Process Automation en AI.
Waar AI en RPA samenkomen
Er is een beroemde uitspraak van Albert Einstein die luidt,
“Computers zijn ongelooflijk snel, nauwkeurig en dom. Mensen zijn ongelooflijk langzaam, onnauwkeurig en briljant. Samen zijn ze onvoorstelbaar machtig.”
Dit citaat raakt de kern van waar computers in uitblinken en benadrukt tegelijkertijd hun beperkingen. Als het aankomt op hogere-orde denken, zoals creativiteit, abstract redeneren of complexe besluitvorming – of eigenlijk alles waarbij je niet stap-voor-stap instructies moet volgen – kunnen computers niet concurreren met menselijke breinen. In veel opzichten is AI een poging om de kloof tussen mensen en computers te overbruggen en een partnerschap te creëren dat het beste van beide werelden combineert.
De onvoorstelbare kracht waar Einstein het over had, is aanwezig in de relatie tussen AI en RPA. Het vermogen van AI om verschillende aspecten van menselijke cognitie te simuleren in combinatie met de snelheid en nauwkeurigheid van RPA is waar beide tools samenkomen. De grenzen van wat RPA kon bereiken werden ooit getrokken op punten waar menselijke besluitvorming nodig was. Door deze systemen uit te breiden met AI worden deze grenzen echter weggenomen, waardoor bedrijven een breder scala aan taken kunnen automatiseren en meer voordelen kunnen ontsluiten.
Wanneer RPA en AI worden samengevoegd, ontstaat een derde technologische categorie die Intelligent Automation (IA) of Intelligent Process Automation (IPA) wordt genoemd. In dit “best of both worlds”-scenario kunnen bedrijven RPA-tools inzetten die kunnen leren van hun omgeving door middel van Machine Learning (ML).
Het voordeel is dat je de complexiteit van het proces dat je wilt automatiseren kunt verhogen omdat AI sommige knelpunten wegneemt, zoals het omgaan met ongestructureerde gegevens of het nemen van beslissingen.
Een van de meest opwindende gebieden voor de convergentie van AI en RPA is
testautomatisering
. In onze steeds meer gedigitaliseerde wereld zullen software en mobiele toepassingen het zakendoen blijven verbeteren. Het is nog geen 20 jaar geleden dat smartphones gemeengoed werden. In die tijd hebben ze een revolutie teweeggebracht in ons leven, door ons in staat te stellen contact te houden en op nieuwe manieren te werken.
De sleutel tot deze vooruitgang is softwareontwikkeling. Het is echter een tijdrovend en duur proces. Testautomatiseringstools met AI en RPA kunnen helpen om de tijd en het geld te verminderen die nodig zijn om producten op de markt te brengen.
Hoe testautomatisering wordt verbeterd door AI en RPA
Software testautomatisering was vroeger een handmatig proces. Het was duur en tijdrovend en voegde uiteindelijk iets toe aan de ontwikkelingslevenscyclus. Het is echter zo’n kritieke fase dat uitgevers en ontwikkelaars geen andere keuze hadden dan middelen in het proces te stoppen. Hoewel deze problemen en hun symptomen vandaag de dag nog steeds bestaan, biedt softwaretestautomatisering een uitstekende oplossing.
Bij testautomatisering wordt specialistische software gebruikt om computertoepassingen te valideren en te testen. Het maakt meestal gebruik van grafische gebruikersinterfaces (GUI’s) en API’s (Application Programming Interfaces) om een verscheidenheid aan verschillende tests uit te voeren, van end-to-end testen tot de continue validatie van nieuw gecommitteerde code.
Het gebruik van AI en RPA bij het testen van software is echt opwindend. Enkele voor de hand liggende voordelen zijn tijd en geld besparen. Het echte potentieel ligt echter in de mogelijkheid om autonoom code uit te voeren die zichzelf test, diagnosticeert en geneest. Als je daarbij optelt dat generatieve AI-tools in staat zijn om code te schrijven, kun je wel stellen dat we aan de vooravond staan van een bijzondere periode in de menselijke geschiedenis.
Toen de vraag naar snellere softwarereleases de afgelopen jaren toenam, werden DevOps en Agile benaderingen aangevuld met CI/CD. Nu kunnen RPA en AI testautomatisering een vergelijkbare impact hebben. Deze situatie heeft geleid tot een toename in testautomatiseringstools, waarvan we er hieronder een aantal zullen bespreken.
Beste testautomatiseringshulpmiddelen in 2023
Hier zijn enkele van de beste testautomatiseringsprogramma’s op de markt.
Autify
Autify is een AI-gebaseerde testautomatiseringstool. Dankzij een intuïtieve gebruikersinterface en functies zonder code kunnen QA-teams met Autify testen in hun browser. De tool kan web- en mobiele applicaties aan en heeft een zelfherstellende AI. Autify integreert naadloos met CI/CD tools, Jenkins en zelfs Slack.
AvoAssure
AvoAssure is een no-code testtool die end-to-end testautomatisering mogelijk maakt voor niet-technische teams. Het product maakt cross-platform testen op het web, desktop, mobiel en meer mogelijk. Tot slot heeft het goede rapportagefuncties en veel integratiemogelijkheden.
Cypres
Cypress is een end-to-end testautomatiseringsframework gebaseerd op JavaScript. Het is gebouwd om het testen van webapplicaties eenvoudig te maken. Eenvoud is de sleutel tot Cypress, zoals blijkt uit de slanke opbouw en minimale afhankelijkheden.
testRigor
testRigor is een solide end-to-end testoplossing. De automatiseringstool voor testen bevat geen code en ondersteunt web, mobiel en API’s. Tests zijn over het algemeen snel, stabiel en nauwkeurig, en dankzij de cross-platform en cross-browser functionaliteit wordt het steeds populairder.
Toneelschrijver
Playwright is een ander populair testautomatiseringshulpmiddel dat is gebouwd voor het end-to-end testen van webapplicaties. Het is cross-platform en ondersteunt de meeste rendering engines en meerdere programmeertalen. Voeg daar de Visual Studio Code selector en Mobile Emulator functie aan toe en je begrijpt waarom veel ontwikkelaars het gebrek aan gebruiksvriendelijkheid tolereren.
Hoewel de vijf tools die we hierboven hebben genoemd stuk voor stuk geweldige functies hebben, missen ze de kracht van een geavanceerde oplossing die zowel RPA als Test Automation combineert.
ZAPTEST biedt geavanceerde tools voor testautomatisering en RPA. Beide functionaliteiten zijn beschikbaar tegen een vaste prijs met onbeperkte licenties. Nu we steeds meer in de richting van hyperautomatisering en geautomatiseerde softwareontwikkeling gaan, zullen duurzame testtools voor desktop-, browser- en mobiele applicaties een cruciale rol spelen voor softwareontwikkelaars en bedrijven die software op maat maken. ZAPTEST kan je bij elke stap helpen.
De toekomst van AI en RPA
Het zou inmiddels duidelijk moeten zijn dat de toekomst van AI en RPA met elkaar verweven zijn. Beide technologieën maken digitale transformatie mogelijk en stellen bedrijven in staat om harder, sneller en beter te werken, terwijl medewerkers worden vrijgemaakt voor creatieve, waardegedreven taken.
Nu het traject naar totale automatisering zich voortzet, is het spannend om te bedenken waar deze raket naartoe gaat. Die bestemming is hyperautomatisering.
Hyperautomatisering is een manier van denken. Het beschrijft een perspectief waarin elk proces dat geautomatiseerd kan worden, geautomatiseerd is. Een groot deel van deze toekomst zal RPA machine learning omvatten. Nu de zakenwereld verandert en onvoorspelbaarder wordt, zullen organisaties wendbaarder moeten worden om concurrerend te blijven. Hyperautomatisering zal deze aanpassingen mogelijk maken en tegelijkertijd de nauwkeurigheid en productiviteit verhogen, fouten verminderen en een altijd bereikbare klantenservice en personalisatie bieden.
AI versus RPA: Laatste gedachten
Als het erop aankomt, kan het verschil tussen AI en RPA kort worden samengevat. RPA bootst menselijke acties na, terwijl AI menselijke gedachten nabootst. Geen van beide tools is in staat om menselijke acties of gedachten 1:1 weer te geven, maar ze zijn goed genoeg om bedrijven te helpen taken te automatiseren met een snelheid, nauwkeurigheid of bekwaamheid die veel verder gaat dan de typische menselijke bekwaamheid.
In de mensenwereld hebben we zowel denken als doen nodig. Het is het huwelijk van deze manieren van zijn dat de mensheid heeft geholpen te bouwen, creëren en gedijen. We kunnen op dezelfde manier denken over de convergentie van RPA en AI.
Kortom, AI stelt ons in staat om de krachten van RPA te benutten en uit te breiden om nieuwe en opwindende mogelijkheden te bereiken.
