RPA și AI sunt două aplicații IT interesante și inovatoare, aflate în fruntea revoluției transformării digitale. Ambele tehnologii remodelează lumea muncii prin creșterea numărului de angajați și prin deschiderea unei noi ere a productivității. Cu toate acestea, în timp ce RPA și AI au multe asemănări și puncte de intersecție, ele sunt instrumente distincte, cu propriile puncte forte și puncte slabe.
Acest articol va explora diferența dintre automatizare și inteligența artificială și va demonstra unde sunt utilizate, cum funcționează și cum se îmbină pentru a ajuta întreprinderile moderne să se îndrepte spre un viitor automatizat.
Definiții ale RPA și AI
Înainte de a intra în aplicațiile și cazurile de utilizare ale
automatizarea robotică a proceselor (RPA)
și inteligența artificială (AI), merită să fundamentăm ambele concepte prin definiții.
1. Ce este RPA?
Robotic Process Automation (RPA) este un set de tehnologii care ajută la automatizarea proceselor de afaceri previzibile, bazate pe reguli.
Fluxurile de lucru ale întreprinderilor constau în mai multe sarcini. Unele dintre aceste sarcini necesită luarea de decizii și judecata umană. Cu toate acestea, multe dintre ele sunt repetabile și previzibile. Această a doua categorie este cea în care RPA este utilizată pentru a automatiza.
O mare parte din software-ul pe care îl iubim și îl folosim astăzi se bazează pe reguli. Calculatoarele sunt excelente în executarea unor comenzi bine definite, atât cu viteză, cât și cu precizie. Atâta timp cât le dăm instrucțiunile corecte, ei pot procesa informații și executa sarcini fără încetare.
RPA este la fel. Cu toate acestea, unde excelează și ajută întreprinderile este prin extinderea acestor funcții la diferite aplicații, sisteme și baze de date. Pe scurt, RPA interacționează cu diverse aplicații în același mod în care o face un om. Acesta poate imita clicurile, apăsările de taste și mișcările de mouse care au loc în timpul interacțiunilor om-calculator și poate memora aceste acțiuni sub forma unei serii de pași care sunt implementați atunci când este îndeplinit un declanșator sau o anumită condiție.
Exemple de tehnologie RPA
- Integrare API
- Scripting între platforme
- Scripting între aplicații
- Roboți digitali sau „roboți”
- Instrumente de înregistrare GUI
- Interfețe fără cod
2. Ce este IA?
Inteligența artificială (AI) este un set de tehnologii care imită cogniția umană. Unele dintre aceste sarcini mentale includ învățarea, raționamentul, autocorecția, recunoașterea obiectelor, luarea deciziilor și predicțiile. Deși această ramură a informaticii există încă din anii ’50, a înregistrat progrese importante în ultimii zece sau cincisprezece ani.
Inteligența artificială este folosită peste tot. În timp ce inteligența artificială generativă, mașinile fără șofer și asistenții virtuali, precum Siri și Alexa, capătă prima pagină a ziarelor, aceasta alimentează și aplicații mai prozaice, dar practice, cum ar fi textul predictiv, securitatea cibernetică, protecția împotriva fraudei, motoarele de căutare, marketingul și recomandările personalizate și analiza de date.
Inteligența artificială pe care o avem în prezent se numește de obicei inteligență artificială îngustă. Pe scurt, imită inteligența umană în domenii restrânse – de exemplu, AlphaGo de la Deepmind sau diverse programe de recunoaștere a vorbirii. Cu toate acestea, se preconizează că, în viitor, inteligența artificială va trece de la specializare la o inteligență mai generală, care poate gestiona o gamă mai largă de sarcini.
Exemple de tehnologie AI
- Prelucrarea limbajului natural
- Învățare automată
- Învățare profundă
- Tehnologia de viziune pe calculator
- Analiza predictivă
- Inteligența artificială generativă
3. RPA vs AI vs ML
Există o cantitate considerabilă de confuzie între aceste tehnologii, iar unii oameni se întreabă care este relația dintre automatizarea robotică a proceselor și învățarea automată.
Din motive de claritate, învățarea automată (ML) este un tip de inteligență artificială. Această tehnologie utilizează algoritmi și modele statistice pentru a găsi modele în seturi mari de date. De acolo, poate produce informații valoroase sau poate face predicții. Principalele diferențe dintre Robotic Process Automation și Machine Learning sunt că RPA este ghidat în mod explicit, în timp ce ML este lăsat liber să descopere propriile modalități de procesare a datelor.
Învățarea automată a proceselor robotice este posibilă atunci când instrumentele RPA sunt completate cu inteligență artificială. Prin urmare, atunci când sunt utilizate împreună, RPA și Machine Learning reprezintă unul dintre cele mai interesante orizonturi în domeniul automatizării.
Aplicații ale AI și RPA
La un nivel superficial, RPA și AI au multe asemănări în ceea ce privește modul în care tehnologia este aplicată în mediile de afaceri. Ambele instrumente au ca scop extinderea și creșterea numărului de lucrători umani, permițând întreprinderilor să obțină o mai mare productivitate, precizie și eficiență.
1. Aplicații ale IA
Inteligența artificială este utilizată într-o mare varietate de industrii în mai multe moduri remarcabile, printre care:
- Analiza predictivă
- Vehicule autonome
- Software de recunoaștere facială
- Securitatea cibernetică
- Personalizare
- Automatizarea marketingului
- Proiectarea medicamentelor farmaceutice
- Detectarea fraudelor
- Serviciul de chat pentru clienți chatbots
2. Aplicații ale RPA
RPA
a câștigat o adopție pe scară largă în comunitatea de afaceri, deoarece poate efectua o varietate de sarcini, cum ar fi:
- Îmbarcarea clienților și a angajaților
- Generarea de rapoarte
- Introducerea și migrarea datelor
- Testarea automatizată a software-ului
- Verificări de angajare sau de credit
- Sisteme de urmărire a candidaților
- Automatizarea KYC
Aceste aplicații ale AI și RPA sunt doar vârful aisbergului. Ambele tehnologii au fost adoptate în cadrul întreprinderilor pentru a ajuta la automatizarea unui număr nesfârșit de sarcini în vederea creșterii eficienței și acurateței.
IA și RPA: Diferențe și asemănări
Există o mulțime de legături între RPA și AI, dar există câteva diferențe cheie pe care trebuie să le cunoașteți.
Care este diferența dintre AI și RPA?
1. Dezvoltare
Unul dintre cele mai bune moduri de a lua în considerare AI și RPA este reprezentat de diferitele procese de dezvoltare din spatele fiecărui software.
RPA se bazează pe procese. Dezvoltatorii trasează sarcinile pe care doresc să le automatizeze și transformă etapele într-un script de calculator care le îndeplinește.
Inteligența artificială se bazează pe date. Aceasta utilizează învățarea automată pentru a găsi modele în seturi mari de date, care sunt antrenate pentru a produce rezultate. Odată ce acești algoritmi funcționează bine, ei pot primi noi intrări și procesa noi date pentru a răspunde la întrebări, a face predicții sau a declanșa acțiuni.
2. Gândire vs. acțiune
Un mod de a exprima diferența dintre inteligența artificială și automatizare este compararea gândirii cu acțiunea.
RPA își îndeplinește sarcinile ca un cal de bătaie loial. Nu are nevoie să gândească, ci doar să facă.
În schimb, inteligența artificială utilizează procese cognitive similare cu gândirea umană. Acesta poate citi e-mailuri și alte forme de date nestructurate pentru a extrage semnificații sau pentru a găsi modele în date pentru a extrage informații sau chiar predicții. Mai mult, prin utilizarea învățării automate, instrumentele de inteligență artificială pot absorbi în mod constant noi informații, pot învăța din scenarii și se pot îmbunătăți în timp.
3. Bariere la intrare
RPA a fost adoptată pe scară largă deoarece este eficientă din punct de vedere al costurilor, se implementează rapid și are o curbă de învățare superficială.
Inteligența artificială, în schimb, este foarte tehnică, dificil de antrenat și costisitoare, în mare parte din cauza dependenței sale de seturi uriașe de date.
4. Aplicarea în mediile de lucru
RPA are mai multe cazuri de utilizare, cum ar fi introducerea de date, răzuirea site-urilor web și procesarea facturilor. Cu toate acestea, este cel mai potrivit pentru sarcini previzibile, cu pași foarte bine definiți.
Pe de altă parte, inteligența artificială poate îndeplini o gamă mai largă de sarcini, cum ar fi prelucrarea complexă a datelor, luarea deciziilor inteligente și chiar crearea de conținut.
Care sunt asemănările dintre AI și RPA?
1. Automaton
Atât RPA, cât și AI automatizează sarcini care erau în mod tradițional efectuate de operatori umani. Deși folosesc tehnologii diferite și își îndeplinesc sarcinile în moduri proprii, ambele reduc povara asupra lucrătorilor umani.
Pe scurt, ambele instrumente sunt capabile atât să înlocuiască forța de muncă umană, cât și să sporească forța de muncă umană prin mecanizarea sarcinilor legate de tehnologia informației.
2. Integrare
RPA și AI se pot integra cu sistemele de afaceri existente pentru a le extinde capacitățile, pentru a face afacerile mai eficiente și chiar pentru a prelungi durata de viață a sistemelor existente.
3. Reducerea erorilor
Atât AI, cât și RPA sunt actori importanți în combaterea erorilor umane. Prin mecanizarea proceselor de afaceri, întreprinderile pot reduce costurile monetare și de reputație care rezultă din greșelile care pot fi prevenite,
IA și RPA: Puncte tari și puncte slabe
Niciun instrument nu este perfect. Dacă doriți să deblocați beneficiile automatizării, trebuie să înțelegeți punctele forte și punctele slabe ale RPA și AI.
1. Puncte tari și puncte slabe ale IA
Să explorăm câteva dintre avantajele și dezavantajele AI pentru automatizare
Punctele forte ale AI
- Poate învăța la locul de muncă
- Oferă o flexibilitate mai mare decât RPA
- Poate procesa date nestructurate
Punctele slabe ale AI
- Costisitoare pentru dezvoltare
- Implementarea este foarte tehnică
- Necesită seturi de date vaste pentru a se antrena
2. Puncte tari și puncte slabe ale RPA
Să explorăm câteva dintre avantajele și dezavantajele RPA pentru automatizare
Punctele forte ale RPA
- Automatizează cu acuratețe sarcinile de volum mare
- Eficiența costurilor
- Rapid și ușor de implementat
Punctele slabe ale RPA
- Poate fi dificil de extins
- Nu poate procesa date nestructurate
- Potrivit numai pentru sarcini înguste
Studii de caz RPA și AI
Poate că cel mai simplu mod de a înțelege impactul și posibilitățile oricărei tehnologii este prin studii de caz. Vă prezentăm aici studii de caz atât pentru RPA, cât și pentru AI, pentru a vă arăta cum vă pot ajuta afacerea.
1. Studiu de caz RPA
O bancă din top 30 din SUA, cu active de peste 150 de miliarde de dolari, cheltuia multe ore de lucru pentru procesele ipotecare, inclusiv introducerea de date, procesarea documentelor, verificarea datelor și multe altele. În afară de efortul manual, aceste fluxuri de lucru erau, de asemenea, supuse erorilor umane. Banca a colaborat cu Ernst & Young pentru a găsi o soluție de îmbunătățire a productivității.
Aceștia au folosit o soluție RPA care să se integreze perfect în infrastructura lor IT existentă pentru a gestiona sarcinile manuale legate de ipoteci. Rezultatele au fost uluitoare, inclusiv o creștere de 2-3 ori a eficienței, economii de 1 milion de dolari și o eliminare totală a erorilor.
2. Studiu de caz privind inteligența artificială RPA
Expion Health este o soluție de gestionare a costurilor de sănătate cu sediul în Gaithersburg, Maryland. Aceștia își ajută clienții din domeniul asigurărilor medicale cu informații privind gestionarea cererilor de despăgubire într-o industrie care este cunoscută pentru prețurile variabile și prețurile exorbitante. Fluxurile lor de lucru erau manuale, iar asigurătorii trimiteau cererile de despăgubire atât în format electronic, cât și pe hârtie. Prelucrarea cererilor de rambursare în acest mod a limitat echipa lor la aproximativ 75 de cereri pe zi.
Reducerea timpului pentru fiecare cerere a fost o problemă. Cu toate acestea, deoarece datele erau nestructurate, o soluție RPA tipică nu ar fi funcționat. Aveau nevoie de o soluție care să fie completată de inteligență artificială, în special de recunoașterea optică a caracterelor și de procesarea limbajului natural.
Prin implementarea unui software RPA + AI, aceștia au convertit cererile de rambursare pe hârtie în PDF-uri, extrăgând datele relevante înainte de a trimite informațiile privind prețurile către sistemul lor intern. Soluția a dus la o creștere cu 600% a numărului de cereri de rambursare procesate în fiecare zi.
Cum să alegeți între RPA și AI?
Alegerea între RPA și AI nu se referă atât la o luptă între cele două tipuri de tehnologie, cât mai degrabă la procesele pe care trebuie să le automatizați. RPA este cea mai bună alegere atunci când aveți fluxuri de lucru standardizate, în timp ce AI este mai bună pentru scenarii în care lucrurile sunt puțin mai neclare.
Așadar, o întrebare mai bună de pus este: „Care sunt cele mai bune situații pentru RPA și care sunt cele mai bune pentru AI?”.
Cea mai bună abordare în acest caz este să vă gândiți la procesul existent al fluxului de lucru pe care doriți să îl automatizați. Vizualizați-o sau faceți o hartă, împărțind procesul în etape. Să folosim câteva exemple pentru a ilustra acest lucru.
Scenariul 1
Sunteți contabil la o firmă de construcții foarte aglomerată. Una dintre cele mai mari consumatoare de timp din ziua de lucru este înregistrarea cheltuielilor și asigurarea rambursării cheltuielilor contractorilor pentru articolele achiziționate pentru a finaliza lucrările. Angajații trebuie să își încarce cheltuielile pe un portal de internet, unde le înregistrați și actualizați salariile pentru a reflecta aceste cifre.
Utilizați RPA
Pașii sunt previzibili, iar datele sunt structurate. Pașii ar putea arăta cam așa.
- Atunci când contractanții încarcă un raport de cheltuieli, acesta declanșează robotul
- Robotul deschide foaia de calcul a cheltuielilor și extrage datele
- Bot înregistrează suma și scopul și o decontează în contul respectiv.
- Robotul deschide, de asemenea, programul de salarizare și creditează suma în contul antreprenorului.
Scenariul 2
Din nou, sunteți contabil la o firmă de construcții foarte aglomerată. Aveți mai multe conturi la diferiți furnizori de materiale de construcții. La sfârșitul lunii, ei vă trimit facturile prin e-mail. Cu toate acestea, fiecare firmă are propriile modele de facturi, ceea ce înseamnă că datele sunt nestructurate.
Utilizați AI
Inteligența artificială este un termen generic pentru diferite tehnologii, dintre care două sunt recunoașterea optică a caracterelor și procesarea limbajului natural. Cu ajutorul acestor tehnologii, puteți citi și înțelege facturile care apar în e-mail și le puteți transforma în date structurate. Odată ce AI-ul a analizat informațiile într-o foaie de calcul structurată, puteți utiliza RPA pentru a finaliza sarcina și a înregistra sau chiar procesa facturile.
Când să utilizați RPA și când să utilizați AI pentru lista de verificare a automatizării proceselor
Iată o listă de verificare rapidă pentru a vă ajuta să înțelegeți care procese sunt cele mai bune pentru RPA și care sunt cele mai bune pentru AI.
Utilizați RPA:
- Atunci când sarcinile de lucru sunt de volum mare, previzibile și bazate pe reguli
- Atunci când intrările de date implică date structurate
- Atunci când rezultatele procesului pot fi determinate la începutul procesului
Utilizați inteligența artificială:
- Atunci când procesele sunt foarte variabile și necesită o anumită formă de cunoaștere, cum ar fi luarea de decizii complexe.
- Atunci când intrările de date implică date nestructurate
- Atunci când rezultatul fluxului de lucru este imposibil de prevăzut la începutul procesului
Va înlocui AI-ul RPA?
Există o narațiune persistentă în mass-media și în rândul unor analiști conform căreia IA este o forță de neoprit care va înlocui totul, inclusiv lucrătorii umani. Deci, ce înseamnă acest lucru pentru RPA? Oare o va înlocui și IA?
Orice predicție conform căreia AI va înlocui RPA se bazează pe neînțelegeri cu privire la tehnologiile respective. După cum am arătat în acest articol, deși ambele tehnologii au multe puncte de intersecție, este inexact să le considerăm instrumente concurente.
Poate că o parte din confuzie provine din faptul că AI poate spori RPA. Cu toate acestea, este diferit de înlocuirea acestuia. În aceeași ordine de idei, procesele RPA pot fi raționalizate în continuare de către AI, dar substructura este tot RPA.
Așadar, în timp ce AI poate înlocui multe sarcini umane, inclusiv sarcinile efectuate de obicei de roboții RPA, este mai probabil ca tehnologiile să colaboreze în viitor, mai degrabă decât să se înlocuiască reciproc.
RPA este primul pas pe drumul spre hiperautomatizare. Pentru a ajunge la această destinație vor fi necesare tehnologii de inteligență artificială, cum ar fi învățarea automată și analiza datelor. În timp ce AI va fi esențială pentru a oferi beneficiile gândirii de ordin superior în automatizare, sarcinile în sine vor fi efectuate de roboții RPA. Inteligența artificială va orchestra și dirija RPA, nu o va înlocui.
Viitorul nu este Robotic Process Automation vs AI, ci Robotic Process Automation și AI.
Unde converg AI și RPA
Există un citat celebru al lui Albert Einstein care spune,
„Calculatoarele sunt incredibil de rapide, precise și stupide. Ființele umane sunt incredibil de lente, inexacte și geniale. Împreună sunt puternice dincolo de orice imaginație.”
Acest citat ajunge la esența lucrurilor la care computerele excelează, subliniind în același timp și limitele acestora. Atunci când vine vorba de gândirea de ordin superior, cum ar fi creativitatea, raționamentul abstract sau luarea de decizii complexe – sau, în principiu, orice lucru care nu implică urmarea unor instrucțiuni pas cu pas – computerele nu pot concura cu mințile umane. În multe privințe, inteligența artificială este o încercare de a reduce decalajul dintre oameni și computere și de a crea un parteneriat care să combine cele mai bune lucruri din ambele lumi.
Puterea inimaginabilă despre care vorbea Einstein este prezentă în relația dintre AI și RPA. Capacitatea inteligenței artificiale de a simula diverse aspecte ale cunoașterii umane, atunci când este combinată cu viteza și acuratețea RPA, este punctul de convergență a celor două instrumente. Limitele a ceea ce poate realiza RPA au fost odată trasate în puncte care necesitau luarea de decizii umane. Cu toate acestea, sporirea acestor sisteme cu inteligență artificială elimină aceste granițe, permițând întreprinderilor să automatizeze o gamă mai largă de sarcini și să deblocheze mai multe beneficii.
Atunci când RPA și AI sunt îmbinate, ele creează o a treia categorie tehnologică numită Automatizare inteligentă (IA) sau Automatizare inteligentă a proceselor (IPA). În acest scenariu „cel mai bun din ambele lumi”, întreprinderile pot utiliza instrumente RPA care pot învăța din mediul lor prin învățare automată (ML).
Partea bună este că puteți crește complexitatea procesului pe care doriți să îl automatizați, deoarece AI ajută la eliminarea unor blocaje, cum ar fi gestionarea datelor nestructurate sau luarea de decizii.
Unul dintre cele mai interesante domenii de convergență a AI și RPA este
automatizarea testelor
. În lumea noastră din ce în ce mai digitalizată, software-ul și aplicațiile mobile vor continua să îmbunătățească afacerile. Nu au trecut nici măcar 20 de ani de când smartphone-urile au devenit banale. În acest timp, ele ne-au revoluționat viața, permițându-ne să rămânem conectați și să lucrăm în moduri noi.
Cheia acestor progrese este dezvoltarea de software. Cu toate acestea, este cunoscut faptul că este un proces care necesită mult timp și este costisitor. Instrumentele de automatizare a testelor bazate pe inteligență artificială și RPA pot contribui la reducerea timpului și a costurilor de lansare a produselor pe piață.
Cum se îmbunătățește automatizarea testelor prin AI și RPA
Automatizarea testelor software a fost un proces manual. A fost costisitor și a necesitat mult timp și, în cele din urmă, a mărit ciclul de viață al dezvoltării. Cu toate acestea, este o etapă atât de critică, încât editorii și dezvoltatorii nu au avut de ales decât să investească resurse în acest proces. În timp ce aceste probleme și simptomele lor există și astăzi, automatizarea testelor software oferă o soluție excelentă.
Automatizarea testelor implică utilizarea de software specializat pentru a valida și testa aplicațiile informatice. De obicei, utilizează interfețe grafice cu utilizatorul (GUI) și interfețe de programare a aplicațiilor (API) pentru a efectua o varietate de teste diferite, de la testarea de la un capăt la altul la validarea continuă a codului nou angajat.
Utilizarea inteligenței artificiale și a RPA în testarea software este cu adevărat interesantă. Unele dintre avantajele evidente sunt economisirea de timp și bani. Cu toate acestea, potențialul real constă în capacitatea de a executa în mod autonom coduri care se testează, diagnostichează și se vindecă singure. Dacă adăugăm la aceasta faptul că instrumentele de inteligență artificială generativă sunt capabile să scrie cod, putem spune că ne aflăm în pragul unui moment special în istoria omenirii.
Pe măsură ce cererea de lansări mai rapide de software a crescut în ultimii ani, abordările DevOps și Agile au fost completate de CI/CD. Acum, RPA și automatizarea testelor cu ajutorul inteligenței artificiale pot avea un impact similar. Această situație a dus la o creștere a instrumentelor de automatizare a testelor, dintre care unele vor fi analizate mai jos.
Cele mai bune instrumente de automatizare a testelor în 2023
Iată câteva dintre cele mai bune instrumente de automatizare a testelor de pe piață.
Autify
Autify este un instrument de automatizare a testelor cu ajutorul inteligenței artificiale. Datorită unei interfețe intuitive și a funcțiilor fără cod, Autify permite echipelor de asigurare a calității să testeze în browser. Instrumentul poate gestiona aplicații web și mobile și dispune de o inteligență artificială care se repară singură. Autify se integrează perfect cu instrumentele CI/CD, Jenkins și chiar cu Slack.
AvoAssure
AvoAssure este un instrument de testare fără cod care permite automatizarea testelor de la un capăt la altul pentru echipele non-tehnice. Produsul facilitează testarea pe mai multe platforme: web, desktop, mobil și multe altele. În cele din urmă, are caracteristici bune de raportare și o mulțime de opțiuni de integrare.
Cypress
Cypress este un cadru de automatizare a testelor de la un capăt la altul, bazat pe JavaScript. A fost creat pentru a facilita testarea aplicațiilor web. Simplitatea este cheia pentru Cypress, după cum reiese din construcția sa simplă și dependențele minime.
testRigor
testRigor este o soluție solidă de testare end-to-end. Instrumentul de automatizare a testelor este fără cod și acceptă aplicații web, mobile și API-uri. Testele sunt, în general, rapide, stabile și precise, iar datorită funcționalității sale cross-platform și cross-browser, crește treptat în popularitate.
Dramaturg
Playwright este un alt instrument popular de automatizare a testelor construit pentru testarea aplicațiilor web de la un capăt la altul. Este multi-platformă și acceptă majoritatea motoarelor de redare și mai multe limbaje de programare. Dacă adăugați la aceasta selectorul Visual Studio Code și funcția Mobile Emulator, puteți înțelege de ce mulți dezvoltatori îi tolerează lipsa de ușurință în utilizare.
În timp ce cele cinci instrumente enumerate mai sus au fiecare caracteristici excelente, acestea nu au puterea unei soluții de ultimă generație care combină atât RPA, cât și automatizarea testelor.
ZAPTEST oferă instrumente de automatizare a testelor și instrumente RPA de ultimă generație. Ambele funcționalități sunt disponibile la un cost fix cu licențe nelimitate. Pe măsură ce ne îndreptăm spre hiperautomatizare și dezvoltare automată a software-ului, instrumentele de testare durabilă pentru desktop, browser și instrumente de aplicații mobile vor juca un rol esențial pentru dezvoltatorii de software și pentru întreprinderile care creează software personalizat. ZAPTEST vă poate ajuta la fiecare pas.
Viitorul AI și RPA
Până acum, ar trebui să fie clar că viitorul AI și RPA sunt interconectate. Ambele tehnologii facilitează transformarea digitală și permit companiilor să lucreze mai mult, mai repede și mai bine, eliberând în același timp angajații pentru a se implica în sarcini creative, orientate spre valoare.
Pe măsură ce traiectoria spre automatizarea totală continuă, este interesant să ne gândim încotro se îndreaptă această rachetă. Această destinație este hiperautomatizarea.
Hiperautomatizare este un mod de gândire. Aceasta descrie o perspectivă în care fiecare proces care poate fi automatizat este automatizat. O mare parte a acestui viitor va include învățarea automată RPA. Pe măsură ce lumea afacerilor se schimbă și devine mai imprevizibilă, organizațiile vor trebui să devină mai agile pentru a rămâne competitive. Hiperautomatizarea va permite aceste ajustări, crescând în același timp acuratețea și productivitatea, reducând erorile și oferind servicii de personalizare și servicii pentru clienți în permanență.
IA vs RPA: Gânduri finale
Când vine vorba de criză, diferența dintre AI și RPA poate fi rezumată succint. RPA imită acțiunile umane, în timp ce IA imită gândirea umană. Niciunul dintre aceste instrumente nu este capabil să reprezinte în proporție de 1:1 acțiunile sau gândurile umane, dar sunt o replică suficient de bună pentru a ajuta întreprinderile să automatizeze sarcini cu o viteză, precizie sau abilitate care depășește cu mult capacitatea umană tipică.
În lumea ființelor umane, avem nevoie atât de gândire, cât și de acțiuni. Îmbinarea acestor moduri de a fi este cea care a ajutat omenirea să construiască, să creeze și să prospere. Ne putem gândi la convergența dintre RPA și IA în mod similar.
Pe scurt, IA ne permite să valorificăm și să extindem puterile RPA pentru a atinge posibilități noi și interesante.
