RPA og AI er to spennende og innovative IT-applikasjoner i forkant av den digitale transformasjonsrevolusjonen. Begge teknologiene omformer arbeidsverdenen ved å øke ansatte og innlede en ny æra av produktivitet. Men mens RPA og AI har mange likheter og punkter for crossover, er de distinkte verktøy med sine egne styrker og svakheter.
Denne artikkelen vil utforske forskjellen mellom automatisering og kunstig intelligens og demonstrere hvor de brukes, hvordan de fungerer og hvordan de kommer sammen for å hjelpe moderne virksomheter med å bevege seg mot en automatisert fremtid.
Definisjoner av RPA og AI
Før vi går inn på de respektive applikasjonene og brukssakene av Robotic Process Automation (RPA) og Artificial Intelligence (AI), er det verdt å jorde begge konseptene med definisjoner.
1. Hva er RPA?
Robotic Process Automation (RPA) er et sett med teknologier som hjelper til med å automatisere forutsigbare, regelbaserte forretningsprosesser.
Forretningsarbeidsflyter består av mange oppgaver. Noen av disse oppgavene krever menneskelig beslutningstaking og dømmekraft. Imidlertid er mange repeterbare og forutsigbare. Det er denne andre kategorien som RPA brukes til å automatisere.
Mye av programvaren vi elsker og bruker i dag er regelbasert. Datamaskiner er utmerket til å utføre veldefinerte bestillinger med både hastighet og nøyaktighet. Så lenge vi gir dem de riktige instruksjonene, kan de nådeløst behandle informasjon og utføre oppgaver.
RPA er det samme. Men hvor det utmerker seg og hjelper bedrifter er ved å utvide de samme funksjonene på tvers av forskjellige applikasjoner, systemer og databaser. Kort sagt, RPA samhandler med ulike applikasjoner på den måten som et menneske gjør. Den kan etterligne klikkene, tastetrykkene og musebevegelsene som oppstår under interaksjoner mellom mennesker og datamaskiner, og huske disse handlingene som en rekke trinn som implementeres når en utløser eller en bestemt betingelse er oppfylt.
Eksempler på RPA-teknologi
- API-integrasjon
- Skripting på tvers av plattformer
- Skripting på tvers av applikasjoner
- Digitale roboter eller «bots»
- GUI-opptaksverktøy
- Ingen kode grensesnitt
2. Hva er AI?
Kunstig intelligens (AI) er et sett med teknologier som etterligner menneskelig erkjennelse. Noen av disse mentale oppgavene inkluderer læring, resonnement, selvkorreksjon, gjenkjennelse av objekter, beslutningstaking og spådommer. Mens denne grenen av informatikk har eksistert siden 1950-tallet, har den gjort alvorlige fremskritt de siste ti til femten årene.
AI brukes overalt. Mens Generativ AI, førerløse biler og virtuelle assistenter som Siri og Alexa fanger overskriftene, driver den også mer prosaiske, men praktiske applikasjoner som prediktiv tekst, cybersikkerhet, svindelbeskyttelse, søkemotorer, personlig markedsføring og anbefalinger og dataanalyse.
AI-en vi har nå kalles vanligvis Narrow AI. Kort sagt, det etterligner menneskelig intelligens innenfor trange domener – for eksempel Deepminds AlphaGo eller diverse talegjenkjenningsprogramvare. Imidlertid er AI spådd i fremtiden å gå fra spesialisering til mer generell intelligens som kan håndtere et bredere spekter av oppgaver.
Eksempler på AI-teknologi
- Naturlig språkbehandling
- Maskinlæring
- Dyp læring
- Datasynsteknologi
- Prediktiv analyse
- Generativ AI
3. RPA vs AI vs ML
Det er en betydelig mengde forvirring mellom disse teknologiene, og noen lurer på forholdet mellom robotprosessautomatisering og maskinlæring.
For ordens skyld er maskinlæring (ML) en type kunstig intelligens. Denne teknologien bruker algoritmer og statistiske modeller for å finne mønstre i store datasett. Derfra kan den gi verdifull innsikt eller komme med spådommer. De viktigste Robotic Process Automation vs Machine Learning-forskjellene er at RPA er eksplisitt veiledet, mens ML blir satt løs for å oppdage sine egne måter å behandle data på.
Robotisk prosessautomatisering maskinlæring er mulig når RPA-verktøy er supplert med AI. Som et resultat, når de brukes sammen, er RPA og Machine Learning en av de mest spennende horisontene innen automatiseringsområdet.
Anvendelser av AI og RPA
På overflatenivå har RPA og AI mange likheter i hvordan teknologien brukes i forretningsmiljøer. Begge verktøyene er opptatt av å utvide og utvide menneskelige arbeidere og la virksomheter oppnå større produktivitet, nøyaktighet og effektivitet.
1. Anvendelser av AI
AI brukes på tvers av en rekke bransjer på flere bemerkelsesverdige måter, inkludert:
- Prediktiv analyse
- Autonome kjøretøy
- Programvare for ansiktsgjenkjenning
- Cybersikkerhet
- Personalisering
- Markedsføringsautomatisering
- Farmasøytisk legemiddeldesign
- Oppdagelse av svindel
- Kundeservice chatbots
2. Anvendelser av RPA
RPA har fått bred adopsjon i næringslivet fordi det kan utføre en rekke jobber, for eksempel:
- Kunde og ansatte onboarding
- Rapportgenerering
- Dataregistrering og migrering
- Automatisert programvaretesting
- Ansettelses- eller kredittsjekk
- Søkersporingssystemer
- KYC automatisering
Disse applikasjonene av AI og RPA er bare toppen av isfjellet. Begge teknologiene er tatt i bruk på tvers av bedrifter for å hjelpe med å automatisere uendelige mengder oppgaver for å drive effektivitet og nøyaktighet.
AI og RPA: Forskjeller og likheter
Det er mye crossover mellom RPA og AI, men det er noen viktige forskjeller du trenger å vite.
Hva er forskjellen mellom AI og RPA?
1. Utvikling
En av de beste måtene å vurdere AI og RPA er de forskjellige utviklingsprosessene bak hver programvare.
RPA er prosessdrevet. Utviklere kartlegger oppgavene de ønsker å automatisere og gjør trinnene om til et dataskript som utfører oppgavene.
AI er datadrevet. Den bruker maskinlæring for å finne mønstre i store datasett, som er opplært til å produsere utdata. Når disse algoritmene fungerer godt, kan de ta nye input og behandle nye data for å svare på spørsmål, lage spådommer eller utløse handlinger.
2. Å tenke vs å gjøre
En måte å uttrykke forskjellen mellom kunstig intelligens og automatisering på er ved å sammenligne tenkning versus å gjøre.
RPA utfører sine oppgaver som en lojal arbeidshest. Den trenger ikke tenke; det må bare gjøres.
I kontrast bruker AI kognitive prosesser som ligner på menneskelig tenkning. Den kan lese e-poster og andre former for ustrukturerte data for å trekke ut mening eller finne mønstre i data for å teste ut innsikt eller til og med spådommer. Dessuten, gjennom bruk av maskinlæring kan AI-verktøy hele tiden absorbere ny informasjon, lære av scenarier og forbedre seg over tid.
3. Inngangsbarriere
RPA har oppnådd utbredt bruk fordi det er kostnadseffektivt, raskt å implementere og har en grunn læringskurve.
AI, derimot, er svært teknisk, vanskelig å trene og dyr, i stor grad på grunn av sin avhengighet av enorme datasett.
4. Anvendelse i arbeidsmiljøer
RPA har flere bruksområder, for eksempel dataregistrering, skraping av nettsider og fakturabehandling. Den er imidlertid best egnet til forutsigbare oppgaver med svært bestemte trinn.
På den annen side kan AI utføre et bredere spekter av oppgaver, som kompleks databehandling, intelligent beslutningstaking og til og med innholdsskaping.
Hva er likhetene mellom AI og RPA?
1. Automat
Både RPA og AI automatiserer oppgaver som tradisjonelt ble utført av menneskelige operatører. Mens de bruker forskjellige teknologier og utfører pliktene sine på hver sin måte, reduserer de begge belastningen på menneskelige arbeidere.
Oppsummert er begge verktøyene i stand til både å erstatte menneskelig arbeidskraft og øke menneskelige arbeidere ved å mekanisere informasjonsteknologioppgaver.
2. Integrasjon
RPA og AI kan integreres med eksisterende forretningssystemer for å utvide deres evner, gjøre bedrifter mer effektive og til og med forlenge levetiden til eldre systemer.
3. Feilreduksjon
Både AI og RPA er betydelige aktører i å takle menneskelige feil. Ved å mekanisere forretningsprosesser kan bedrifter redusere de økonomiske og omdømmekostnadene som er et resultat av feil som kan forebygges,
AI og RPA: Styrker og svakheter
Ingen verktøy er perfekte. Hvis du vil låse opp fordelene med automatisering, må du forstå styrkene og svakhetene til RPA og AI.
1. AI styrker og svakheter
La oss utforske noen av fordelene og ulempene med AI for automatisering
AI styrker
- Kan lære på jobben
- Tilbyr større fleksibilitet enn RPA
- Kan behandle ustrukturerte data
AI svakheter
- Dyrt å utvikle
- Implementeringen er svært teknisk
- Krever enorme datasett for å trene
2. RPA styrker og svakheter
La oss utforske noen av fordelene og ulempene med RPA for automatisering
RPA-styrker
- Automatiserer oppgaver med høyt volum nøyaktig
- Kostnadseffektiv
- Rask og enkel å implementere
RPA svakheter
- Det kan være vanskelig å skalere
- Kan ikke behandle ustrukturerte data
- Kun egnet for smale oppgaver
RPA og AI casestudier
Den kanskje enkleste måten å forstå virkningen og mulighetene til enhver teknologi er gjennom casestudier. Her presenterer vi casestudier for både RPA og AI for å vise deg hvordan de kan hjelpe virksomheten din.
1. RPA casestudie
En topp 30 amerikansk bank med eiendeler nord for 150 milliarder dollar brukte mange arbeidstimer på boliglånsprosesser, inkludert dataregistrering, dokumentbehandling, dataverifisering og mer. Bortsett fra den manuelle innsatsen, var disse arbeidsflytene også gjenstand for menneskelige feil. Banken samarbeidet med Ernst & Young for å finne en produktivitetsforbedrende løsning.
De brukte en RPA-løsning som sømløst kunne integreres i deres eksisterende IT-infrastruktur for å håndtere boliglånsrelaterte manuelle oppgaver. Resultatene var svimlende, inkludert en 2-3 ganger økning i effektivitet, besparelser på $1 million og en total eliminering av feil.
2. RPA kunstig intelligens casestudie
Expion Health er en Gaithersburg, Maryland-basert løsning for kostnadsstyring for helsetjenester. De hjelper sine medisinske forsikringsklienter med informasjon om skadebehandling i en bransje som er beryktet for variabel prising og høye priser. Arbeidsflytene deres var manuelle, og forsikringsselskapene sendte krav i både elektronisk og papirform. Behandling av krav på denne måten begrenset teamet deres til rundt 75 krav per dag.
Å redusere tiden per krav var et problem. Men fordi dataene var ustrukturerte, ville ikke en typisk RPA-løsning fungere. De trengte en løsning som ble utvidet med AI, spesielt optisk tegngjenkjenning og naturlig språkbehandling.
Ved å implementere en RPA + AI-programvare konverterte de papirkrav til PDF-er, og hentet ut de relevante dataene før de sendte prisinformasjon til deres interne system. Løsningen resulterte i en 600 % økning i antall krav de behandlet hver dag.
Hvordan velge mellom RPA og AI?
Å velge mellom RPA og AI handler mindre om en kamp mellom de to typene teknologi og mer om hvilke prosesser du trenger å automatisere. RPA er det beste valget når du har standardiserte arbeidsflyter, mens AI er bedre for scenarier der ting er litt uklare.
Så et bedre spørsmål å stille er: «Hvilke situasjoner er best for RPA, og hvilke er best for AI?»
Den beste tilnærmingen her er å tenke på den eksisterende arbeidsflytprosessen du ønsker å automatisere. Visualiser det eller kartlegg det, del prosessen inn i trinn. La oss bruke noen få eksempler for å illustrere poenget.
Scenario 1
Du er regnskapsfører i et travelt byggefirma. En av de mest tidkrevende delene av dagen din innebærer å registrere utgifter og sikre at entreprenører får refundert varer som er kjøpt for å fullføre jobber. Ansatte må laste opp utgiftene sine til en nettsideportal, hvor du registrerer dem og oppdaterer lønnen for å gjenspeile disse tallene.
Bruk RPA
Trinnene her er forutsigbare, og dataene er strukturert. Trinnene kan se omtrent slik ut.
- Når entreprenører laster opp en utgiftsrapport, utløser det boten
- Boten åpner utgiftsregnearket og henter dataene
- Boten registrerer beløpet og formålet og fakturerer det til den aktuelle kontoen
- Boten åpner også lønnsprogramvaren og krediterer beløpet til entreprenørens konto.
Scenario 2
Igjen, du er regnskapsfører i et travelt byggefirma. Du har flere kontoer hos forskjellige byggeleverandører. I slutten av måneden sender de deg fakturaer via e-post. Hvert firma har imidlertid sine egne fakturamaler, noe som betyr at dataene er ustrukturerte.
Bruk AI
AI er en paraplybetegnelse for ulike teknologier, hvorav to er optisk tegngjenkjenning og naturlig språkbehandling. Mellom disse teknologiene kan du lese og forstå fakturaene som vises i e-posten din og gjøre dem om til strukturerte data. Når AI-en din har analysert informasjonen til et strukturert regneark, kan du bruke RPA til å fullføre oppgaven og registrere eller til og med behandle fakturaene.
Når du skal bruke RPA og når du skal bruke AI for prosessautomatisering sjekkliste
Her er en rask sjekkliste for å hjelpe deg å forstå hvilke prosesser som er best for RPA og hvilke som er best for AI.
Bruk RPA:
- Når arbeidsoppgavene er store, forutsigbare og regelbaserte
- Når datainndata involverer strukturerte data
- Når prosessresultater kan bestemmes ved starten av prosessen
Bruk AI:
- Når prosesser er svært varierende og krever en eller annen form for erkjennelse, for eksempel kompleks beslutningstaking
- Når datainndata involverer ustrukturerte data
- Når arbeidsflytutgangen er umulig å forutsi ved starten av prosessen
Vil AI erstatte RPA?
Det er en vedvarende fortelling blant media og noen analytikere om at AI er en ustoppelig kraft som kommer til å erstatte alt, inkludert menneskelige arbeidere. Så, hva betyr dette for RPA? Vil AI erstatte det også?
Eventuelle spådommer om at AI vil erstatte RPA avhenger av misforståelser om de respektive teknologiene. Som vi har gjort klart i denne artikkelen, mens begge teknologiene har mange punkter med crossover, er det unøyaktig å tenke på dem som konkurrerende verktøy.
Kanskje kommer noe av forvirringen fra det faktum at AI kan øke RPA. Det er imidlertid annerledes enn å erstatte det. På samme måte kan RPA-prosesser strømlinjeformes ytterligere av AI, men understrukturen er fortsatt RPA.
Så mens AI kan erstatte mange menneskelige oppgaver, inkludert oppgaver som vanligvis utføres av RPA-roboter, er det mer sannsynlig at teknologiene vil fungere sammen i fremtiden i stedet for å erstatte hverandre.
RPA er det første steget på veien mot hyperautomatisering. Å komme til den destinasjonen vil kreve AI-teknologier, som maskinlæring og dataanalyse. Mens AI vil være medvirkende til å levere fordelene med høyere ordens tenkning til automatisering, vil oppgavene i seg selv bli utført av RPA-roboter. AI vil orkestrere og dirigere RPA, ikke erstatte den.
Fremtiden er ikke Robotic Process Automation vs AI; det er Robotic Process Automation og AI.
Hvor AI og RPA konvergerer
Det er et kjent sitat av Albert Einstein som sier:
«Datamaskiner er utrolig raske, nøyaktige og dumme. Mennesker er utrolig trege, unøyaktige og strålende. Sammen er de kraftige over fantasi.»
Dette sitatet kommer til kjernen av hva datamaskiner utmerker seg på, samtidig som de understreker deres begrensninger. Når det kommer til tenkning av høyere orden, som kreativitet, abstrakt resonnement eller kompleks beslutningstaking – eller i utgangspunktet alt som ikke involverer å følge utadvendte, trinnvise instruksjoner – kan ikke datamaskiner konkurrere med menneskelige sinn. På mange måter er AI et forsøk på å bygge bro mellom mennesker og datamaskiner og skape et partnerskap som kombinerer det beste fra begge verdener.
Den ufattelige kraften som Einstein snakket om er tilstede i forholdet mellom AI og RPA. AIs evne til å simulere ulike aspekter av menneskelig kognisjon når de er paret med RPAs hastighet og nøyaktighet er der begge verktøyene konvergerer. Grensene for hva RPA kunne oppnå ble en gang trukket på punkter som krevde menneskelig beslutningstaking. Å utvide disse systemene med AI fjerner imidlertid disse grensene, slik at bedrifter kan automatisere et bredere spekter av oppgaver og låse opp flere fordeler.
Når RPA og AI er smeltet sammen, skaper de en tredje teknologisk kategori kalt Intelligent Automation (IA) eller Intelligent Process Automation (IPA). I dette «det beste fra begge verdener»-scenariet kan bedrifter bruke RPA-verktøy som kan lære av miljøet gjennom maskinlæring (ML).
Fordelen er at du kan øke kompleksiteten til prosessen du ønsker å automatisere fordi AI hjelper til med å fjerne noen av flaskehalsene, for eksempel å håndtere ustrukturerte data eller ta beslutninger.
Et av de mest spennende områdene for konvergens av AI og RPA er testautomatisering. I vår stadig mer digitaliserte verden vil programvare og mobilapplikasjoner fortsette å forbedre virksomheten. Det er ikke engang 20 år siden smarttelefoner ble vanlig. I løpet av den tiden har de revolusjonert livene våre, slik at vi kan holde kontakten og jobbe på nye måter.
Nøkkelen til disse fremskrittene er programvareutvikling. Det er imidlertid en notorisk tidkrevende og kostbar prosess. Testautomatiseringsverktøy drevet av AI og RPA kan bidra til å redusere tiden og pengene det koster å få produkter på markedet.
Hvordan testautomatisering forbedres av AI og RPA
Programvare test automatisering pleide å være en manuell prosess. Det var dyrt og tidkrevende og ble til slutt lagt til utviklingens livssyklus. Det er imidlertid et så kritisk stadium at utgivere og utviklere ikke hadde noe annet valg enn å synke ressurser inn i prosessen. Selv om disse problemene og deres symptomer fortsatt eksisterer i dag, gir automatisering av programvaretest en ypperlig løsning.
Testautomatisering innebærer bruk av spesialprogramvare for å validere og teste dataapplikasjoner. Den bruker vanligvis grafiske brukergrensesnitt (GUI) og applikasjonsprogrammeringsgrensesnitt (API) for å utføre en rekke forskjellige tester, fra ende-til-ende-testing til kontinuerlig validering av nylig forpliktet kode.
Bruken av AI og RPA i programvaretesting er virkelig spennende. Noen av de åpenbare fordelene er å spare tid og penger. Imidlertid ligger det virkelige potensialet i muligheten for autonom utførelse av kode som tester, diagnostiserer og helbreder seg selv. Når det legges til det faktum at Generative AI-verktøy er i stand til å skrive kode, er det rettferdig å si at vi står ved stupet av en spesiell tid i menneskets historie.
Ettersom etterspørselen etter raskere programvareutgivelser økte i løpet av de siste årene, ble DevOps og Agile tilnærminger utvidet med CI/CD. Nå kan RPA- og AI-testautomatisering ha en lignende innvirkning. Denne situasjonen har ført til en økning i testautomatiseringsverktøy, noen av dem vil vi utforske nedenfor.
Beste testautomatiseringsverktøy i 2023
Her er noen av de beste testautomatiseringsverktøyene på markedet.
Autentifisere
Autify er et AI-drevet testautomatiseringsverktøy. Takket være et intuitivt brukergrensesnitt og funksjoner uten kode, lar Autify QA-team teste i nettleseren deres. Verktøyet kan håndtere nett- og mobilapplikasjoner og har en selvhelbredende AI. Autify integreres sømløst med CI/CD-verktøy, Jenkins og til og med Slack.
AvoAssure
AvoAssure er et testverktøy uten kode som muliggjør ende-til-ende testautomatisering for ikke-tekniske team. Produktet forenkler testing på tvers av plattformer på tvers av web, desktop, mobil og mer. Til slutt har den gode rapporteringsfunksjoner og mange integreringsmuligheter.
Sypress
Cypress er et ende-til-ende testautomatiseringsrammeverk basert på JavaScript. Den ble bygget for å gjøre testing av nettapplikasjoner enkelt. Enkelhet er nøkkelen til Cypress, noe som fremgår av dens magre konstruksjon og minimale avhengigheter.
testRigor
testRigor er en solid ende-til-ende-testløsning. Testautomatiseringsverktøyet er uten kode og støtter web, mobil og APIer. Tester er generelt raske, stabile og nøyaktige, og takket være funksjonaliteten på tvers av plattformer og nettlesere vokser den gradvis i popularitet.
Dramatiker
Playwright er et annet populært testautomatiseringsverktøy bygget for ende-til-ende nettapplikasjonstesting. Den er på tvers av plattformer og støtter de fleste gjengivelsesmotorer og flere programmeringsspråk. Legg på toppen av Visual Studio Code-velgeren og Mobile Emulator-funksjonen, og du kan se hvorfor mange utviklere tolererer mangelen på brukervennlighet.
Mens de fem verktøyene vi har listet ovenfor hver har flotte funksjoner, mangler de kraften til en toppmoderne løsning som kombinerer både RPA og testautomatisering.
ZAPTEST tilbyr state-of-art testautomatisering og RPA-verktøy. Begge funksjonene er tilgjengelige til en fast kostnad med ubegrensede lisenser. Når vi beveger oss mot hyperautomatisering og automatisert programvareutvikling, vil holdbare testverktøy for skrivebords-, nettleser- og mobilapplikasjonsverktøy spille en kritisk rolle for programvareutviklere og bedrifter som lager skreddersydd programvare. ZAPTEST kan hjelpe deg på hvert trinn på veien.
Fremtiden til AI og RPA
Nå burde det være klart at fremtiden til AI og RPA er sammenvevd. Begge teknologiene muliggjør digital transformasjon og lar bedrifter jobbe hardere, raskere og bedre samtidig som de frigjør ansatte til å engasjere seg i kreative, verdidrevne oppgaver.
Ettersom banen mot total automatisering fortsetter, er det spennende å tenke på hvor denne raketten er på vei. Den destinasjonen er hyperautomatisering.
Hyperautomatisering er en måte å tenke på. Den beskriver et syn der hver prosess som er mulig å automatisere er automatisert. En stor del av denne fremtiden vil inkludere RPA maskinlæring. Etter hvert som forretningsverdenen endrer seg og blir mer uforutsigbar, vil organisasjoner måtte bli mer smidige for å holde seg konkurransedyktige. Hyperautomatisering vil muliggjøre disse justeringene samtidig som den øker nøyaktigheten og produktiviteten, reduserer feil og gir alltid kundeservice og personalisering.
AI v RPA: Siste tanker
Når det kommer til crunchen, kan forskjellen mellom AI og RPA oppsummeres kort. RPA etterligner menneskelige handlinger, mens AI etterligner menneskelig tanke. Ingen av verktøyene er i stand til 1:1-representasjoner av verken menneskelige handlinger eller tanker, men de er en god nok replikering til å hjelpe virksomheter med å automatisere oppgaver med en hastighet, nøyaktighet eller evne som går langt utover typisk menneskelig evne.
I menneskers verden trenger vi både tenkning og handlinger. Det er ekteskapet mellom disse væremåtene som har hjulpet menneskeheten med å bygge, skape og trives. Vi kan tenke på konvergensen mellom RPA og AI på samme måte.
Kort sagt lar AI oss utnytte og utvide kreftene til RPA for å nå nye og spennende muligheter.
