RPA in umetna inteligenca sta dve vznemirljivi in inovativni aplikaciji IT, ki sta v ospredju revolucije digitalne preobrazbe. Obe tehnologiji spreminjata svet dela, saj povečujeta število zaposlenih in prinašata novo dobo produktivnosti. Čeprav imata RPA in umetna inteligenca veliko podobnosti in stičnih točk, sta različni orodji s svojimi prednostmi in slabostmi.
V tem članku bomo raziskali razliko med avtomatizacijo in umetno inteligenco ter prikazali, kje se uporabljata, kako delujeta in kako skupaj pomagata sodobnim podjetjem pri prehodu v avtomatizirano prihodnost.
Opredelitve RPA in umetne inteligence
Preden se lotimo posameznih aplikacij in primerov uporabe
robotske avtomatizacije procesov (RPA)
in umetno inteligenco (AI), je treba oba pojma utemeljiti z opredelitvami.
1. Kaj je RPA?
Robotska avtomatizacija procesov (RPA) je skupek tehnologij, ki pomagajo avtomatizirati predvidljive, na pravilih temelječe poslovne procese.
Poslovni delovni tokovi so sestavljeni iz številnih opravil. Nekatere od teh nalog zahtevajo človeško odločanje in presojo. Vendar pa je veliko od njih ponovljivih in predvidljivih. RPA se uporablja za avtomatizacijo te druge kategorije.
Večina programske opreme, ki jo danes radi uporabljamo, temelji na pravilih. Računalniki so odlični pri hitrem in natančnem izvajanju dobro opredeljenih nalogov. Če jim damo prava navodila, lahko neumorno obdelujejo informacije in izvajajo naloge.
RPA je enako. Vendar pa se odlikuje in podjetjem pomaga tako, da iste funkcije razširja na različne aplikacije, sisteme in zbirke podatkov. Skratka, RPA sodeluje z različnimi aplikacijami na enak način kot človek. Posnema lahko klike, pritiske tipk in premike miške, ki se pojavljajo med interakcijo med človekom in računalnikom, ter si ta dejanja zapomni kot niz korakov, ki se izvedejo, ko je izpolnjen sprožilec ali določen pogoj.
Primeri tehnologije RPA
- Integracija API
- Medplatformno skriptiranje
- Skriptno programiranje med aplikacijami
- Digitalni roboti ali “roboti”
- Orodja GUI za snemanje
- Vmesniki brez kode
2. Kaj je umetna inteligenca?
Umetna inteligenca (UI) je skupek tehnologij, ki posnemajo človeško kognicijo. Nekatere od teh miselnih nalog vključujejo učenje, sklepanje, samopopravljanje, prepoznavanje predmetov, odločanje in napovedovanje. Ta veja računalništva obstaja že od petdesetih let prejšnjega stoletja, vendar je v zadnjih desetih do petnajstih letih dosegla velik napredek.
Umetna inteligenca se uporablja povsod. Generativna umetna inteligenca, avtomobili brez voznika in virtualni pomočniki, kot sta Siri in Alexa, so sicer v ospredju, vendar omogoča tudi bolj prozaične, a praktične aplikacije, kot so napovedovanje besedila, kibernetska varnost, zaščita pred goljufijami, iskalniki, prilagojeno trženje in priporočila ter podatkovna analitika.
UI, ki jo imamo zdaj, se običajno imenuje ozka umetna inteligenca. Na kratko, posnema človeško inteligenco na ozkih področjih – na primer AlphaGo podjetja Deepmind ali različna programska oprema za prepoznavanje govora. Vendar pa naj bi se v prihodnosti umetna inteligenca preusmerila od specializacije k splošnejši inteligenci, ki bo lahko opravljala širši spekter nalog.
Primeri tehnologije umetne inteligence
- Obdelava naravnega jezika
- Strojno učenje
- Globoko učenje
- Tehnologija računalniškega vida
- Prediktivna analiza
- Generativna umetna inteligenca
3. RPA proti AI proti ML
Med tema tehnologijama vlada precejšnja zmeda, saj se nekateri sprašujejo o razmerju med robotizirano avtomatizacijo procesov in strojnim učenjem.
Zaradi jasnosti je strojno učenje (angl. machine learning, ML) vrsta umetne inteligence. Ta tehnologija uporablja algoritme in statistične modele za iskanje vzorcev v velikih zbirkah podatkov. Od tam lahko pridobi dragocene vpoglede ali pripravi napovedi. Glavne razlike med robotizirano avtomatizacijo procesov in strojnim učenjem so v tem, da je RPA izrecno vodena, medtem ko je ML prepuščena odkrivanju lastnih načinov obdelave podatkov.
Strojno učenje za avtomatizacijo robotskih procesov je mogoče, če se orodja RPA dopolnijo z umetno inteligenco. Zato sta RPA in strojno učenje, kadar se uporabljata skupaj, eno najbolj vznemirljivih obzorij na področju avtomatizacije.
Uporaba umetne inteligence in RPA
Na prvi pogled imata RPA in umetna inteligenca veliko podobnosti pri uporabi tehnologije v poslovnih okoljih. Obe orodji sta namenjeni razširitvi in dopolnitvi človeških delavcev ter podjetjem omogočata doseganje večje produktivnosti, natančnosti in učinkovitosti.
1. Uporaba umetne inteligence
Umetna inteligenca se uporablja v različnih panogah na številne izjemne načine, med drugim:
- Prediktivna analiza
- Avtonomna vozila
- Programska oprema za prepoznavanje obrazov
- Kibernetska varnost
- Personalizacija
- Avtomatizacija trženja
- Načrtovanje farmacevtskih zdravil
- Odkrivanje goljufij
- Klepetalni roboti za storitve za stranke
2. Uporaba RPA
RPA
se je v poslovni skupnosti zelo razširila, saj lahko opravlja različna opravila, kot so:
- Uvajanje strank in zaposlenih
- Ustvarjanje poročil
- Vnos in selitev podatkov
- Avtomatizirano testiranje programske opreme
- preverjanje zaposlitve ali kreditne sposobnosti.
- Sistemi za sledenje kandidatov
- Avtomatizacija KYC
Te aplikacije umetne inteligence in RPA so le vrh ledene gore. Obe tehnologiji sta se uveljavili v podjetjih, da bi pomagali avtomatizirati neskončno število opravil ter tako povečali učinkovitost in natančnost.
Umetna inteligenca in RPA: Razlike in podobnosti
Med RPA in umetno inteligenco je veliko stičnih točk, vendar morate poznati nekaj ključnih razlik.
Kakšna je razlika med umetno inteligenco in RPA?
1. Razvoj
Eden najboljših načinov za obravnavo umetne inteligence in RPA so različni razvojni procesi, ki stojijo za vsako programsko opremo.
RPA temelji na procesih. Razvijalci načrtujejo naloge, ki jih želijo avtomatizirati, in jih spremenijo v računalniško skripto, ki jih izvede.
UI temelji na podatkih. Uporablja strojno učenje za iskanje vzorcev v velikih naborih podatkov, ki so usposobljeni za izdelavo rezultatov. Ko ti algoritmi dobro delujejo, lahko sprejemajo nove vhodne podatke in obdelujejo nove podatke ter tako odgovarjajo na vprašanja, napovedujejo ali sprožajo ukrepe.
2. Razmišljanje v primerjavi z delovanjem
Razliko med umetno inteligenco in avtomatizacijo lahko izrazimo tako, da primerjamo razmišljanje z delom.
RPA opravlja svoje naloge kot zvest delovni konj. Ni mu treba razmišljati, ampak samo delati.
Nasprotno pa umetna inteligenca uporablja kognitivne procese, ki so podobni človeškemu razmišljanju. Prebere lahko e-pošto in druge oblike nestrukturiranih podatkov ter iz njih izlušči pomen ali poišče vzorce v podatkih, da bi pridobil vpogled ali celo napovedi. Poleg tega lahko orodja umetne inteligence z uporabo strojnega učenja nenehno sprejemajo nove informacije, se učijo iz scenarijev in se sčasoma izboljšujejo.
3. Ovira za vstop
RPA se je široko uveljavila, ker je stroškovno učinkovita, hitro izvedljiva in ima majhno krivuljo učenja.
Nasprotno pa je umetna inteligenca zelo tehnična, težko jo je usposobiti in je draga, predvsem zaradi odvisnosti od velikih zbirk podatkov.
4. Uporaba v delovnih okoljih
RPA ima več primerov uporabe, kot so vnos podatkov, strganje spletnih strani in obdelava računov. Vendar je najprimernejši za predvidljive naloge z zelo določenimi koraki.
Po drugi strani pa lahko umetna inteligenca opravlja širši spekter nalog, kot so kompleksna obdelava podatkov, inteligentno odločanje in celo ustvarjanje vsebin.
Kakšne so podobnosti med umetno inteligenco in RPA?
1. Avtomat
Tako RPA kot umetna inteligenca avtomatizirata naloge, ki so jih tradicionalno opravljali ljudje. Čeprav uporabljata različne tehnologije in vsak na svoj način opravljata svoje naloge, oba zmanjšujeta breme človeških delavcev.
Obe orodji lahko nadomestita človeško delo in dopolnjujeta človeške delavce z mehanizacijo nalog informacijske tehnologije.
2. Integracija
RPA in umetna inteligenca se lahko povežeta z obstoječimi poslovnimi sistemi in tako razširita njihove zmogljivosti, povečata učinkovitost poslovanja in celo podaljšata življenjsko dobo starejših sistemov.
3. Zmanjšanje napak
Tako umetna inteligenca kot RPA sta pomembna akterja v boju proti človeškim napakam. Z mehanizacijo poslovnih procesov lahko podjetja zmanjšajo denarne stroške in stroške ugleda, ki nastanejo zaradi napak, ki jih je mogoče preprečiti,
Umetna inteligenca in RPA: Prednosti in slabosti
Nobeno orodje ni popolno. Če želite izkoristiti prednosti avtomatizacije, morate razumeti prednosti in slabosti RPA in umetne inteligence.
1. Prednosti in slabosti umetne inteligence
Preučimo nekaj prednosti in slabosti umetne inteligence za avtomatizacijo
Prednosti umetne inteligence
- Lahko se učite na delovnem mestu
- Večja prilagodljivost kot RPA
- lahko obdeluje nestrukturirane podatke
Slabosti umetne inteligence
- Drago za razvoj
- Izvajanje je zelo tehnično zahtevno.
- Za usposabljanje so potrebni obsežni nabori podatkov.
2. Prednosti in slabosti RPA
Preučimo nekaj prednosti in slabosti RPA za avtomatizacijo
Prednosti RPA
- Natančno avtomatizira obsežna opravila
- Stroškovna učinkovitost
- Hitro in enostavno izvajanje
Slabosti RPA
- Težko ga je razširiti.
- Ne more obdelati nestrukturiranih podatkov
- Primerno le za ozke naloge
Študije primerov RPA in umetne inteligence
Vpliv in možnosti katere koli tehnologije je morda najlažje razumeti s študijami primerov. V nadaljevanju predstavljamo študije primerov za RPA in umetno inteligenco ter vam pokažemo, kako lahko pomagata vašemu podjetju.
1. Študija primerov RPA
Ameriška banka iz skupine 30 največjih bank s sredstvi v višini 150 milijard dolarjev je porabila veliko delovnih ur za hipotekarne postopke, vključno z vnosom podatkov, obdelavo dokumentov, preverjanjem podatkov in drugimi dejavnostmi. Poleg ročnega dela so bili ti delovni tokovi izpostavljeni tudi človeškim napakam. Banka je v sodelovanju z družbo Ernst & Young poiskala rešitev za izboljšanje produktivnosti.
Uporabili so rešitev RPA, ki se je lahko nemoteno vključila v njihovo obstoječo infrastrukturo IT za ročno opravljanje nalog, povezanih s hipotekami. Rezultati so bili osupljivi, med drugim se je učinkovitost povečala za 2-3-krat, prihranili ste 1 milijon dolarjev in popolnoma odpravili napake.
2. Študija primera umetne inteligence RPA
Expion Health je rešitev za upravljanje stroškov zdravstvenega varstva s sedežem v Gaithersburgu v Marylandu. Svojim strankam s področja zdravstvenega zavarovanja pomagajo z informacijami o upravljanju zahtevkov v panogi, ki je znana po spremenljivih in oderuških cenah. Njihovi delovni tokovi so bili ročni, zavarovalnice so zahtevke pošiljale v elektronski in papirni obliki. Obdelava zahtevkov na ta način je bila omejena na približno 75 zahtevkov na dan.
Vprašanje je bilo skrajšanje časa na zahtevek. Ker pa so bili podatki nestrukturirani, tipična rešitev RPA ne bi delovala. Potrebovali so rešitev, dopolnjeno z umetno inteligenco, zlasti z optičnim prepoznavanjem znakov in obdelavo naravnega jezika.
Z uvedbo programske opreme RPA + AI so papirnate zahtevke pretvorili v datoteke PDF, iz katerih so izvlekli ustrezne podatke, preden so informacije o cenah poslali v svoj notranji sistem. Rešitev je omogočila 600-odstotno povečanje števila zahtevkov, ki so jih obdelali vsak dan.
Kako izbrati med RPA in umetno inteligenco?
Pri izbiri med RPA in umetno inteligenco ne gre toliko za bitko med dvema vrstama tehnologije, temveč bolj za to, katere procese morate avtomatizirati. RPA je najboljša izbira, kadar imate standardizirane delovne postopke, medtem ko je umetna inteligenca boljša za scenarije, kjer so stvari nekoliko bolj nejasne.
Zato se je bolje vprašati: “Katere situacije so primerne za RPA in katere za AI?”
Najboljši pristop je, da razmislite o obstoječem postopku delovnega toka, ki ga želite avtomatizirati. Vizualizirajte ga ali ga začrtajte in razdelite postopek na korake. Za ponazoritev navedimo nekaj primerov.
Scenarij 1
Ste računovodja v zaposlenem gradbenem podjetju. Eden od najbolj zamudnih delov vašega dneva je evidentiranje stroškov in zagotavljanje povračila stroškov izvajalcem za predmete, kupljene za dokončanje del. Zaposleni morajo svoje stroške naložiti na spletni portal, kjer jih zabeležite in posodobite plačilno listo, da se ti podatki upoštevajo.
Uporaba RPA
Koraki so predvidljivi, podatki pa so strukturirani. Koraki bi lahko bili videti takole.
- Ko izvajalci naložijo poročilo o stroških, se sproži bot
- Bot odpre preglednico stroškov in pridobi podatke.
- Bot zabeleži znesek in namen ter ga knjiži na ustrezen račun.
- Bot odpre tudi programsko opremo za obračun plač in znesek knjiži v dobro pogodbenikovega računa.
Scenarij 2
Tudi tokrat ste računovodja v zaposlenem gradbenem podjetju. Imate več računov pri različnih gradbenih dobaviteljih. Ob koncu meseca vam po e-pošti pošljejo račune. Vendar ima vsako podjetje svoje predloge računov, kar pomeni, da so podatki nestrukturirani.
Uporaba umetne inteligence
UI je krovni izraz za različne tehnologije, med katerimi sta optično prepoznavanje znakov in obdelava naravnega jezika. S temi tehnologijami lahko preberete in razumete račune, ki se pojavljajo v e-pošti, ter jih spremenite v strukturirane podatke. Ko umetna inteligenca informacije razčleni v strukturirano preglednico, lahko s pomočjo RPA opravite nalogo in evidentirate ali celo obdelate račune.
Kdaj uporabiti RPA in kdaj AI za avtomatizacijo procesov
Tukaj je kratek kontrolni seznam, ki vam bo pomagal razumeti, kateri procesi so primerni za RPA in kateri za umetno inteligenco.
Uporabite RPA:
- Kadar so delovne naloge obsežne, predvidljive in temeljijo na pravilih
- Kadar vhodni podatki vključujejo strukturirane podatke
- Kadar je rezultate procesa mogoče določiti na začetku procesa
Uporabite umetno inteligenco:
- Kadar so procesi zelo spremenljivi in zahtevajo določeno obliko kognicije, kot je na primer kompleksno odločanje.
- Kadar vhodni podatki vključujejo nestrukturirane podatke
- Kadar je na začetku postopka nemogoče napovedati rezultate delovnega postopka
Ali bo umetna inteligenca nadomestila RPA?
Mediji in nekateri analitiki vztrajno pripovedujejo, da je umetna inteligenca neustavljiva sila, ki bo nadomestila vse, tudi človeške delavce. Kaj to pomeni za RPA? Bo umetna inteligenca nadomestila tudi njo?
Vse napovedi, da bo umetna inteligenca nadomestila RPA, temeljijo na napačnem razumevanju zadevnih tehnologij. Kot smo pojasnili v tem članku, čeprav imata obe tehnologiji veliko stičnih točk, je razmišljanje o njiju kot o konkurenčnih orodjih netočno.
Morda je del zmede posledica dejstva, da lahko umetna inteligenca dopolnjuje RPA. Vendar je to nekaj drugega kot zamenjava. Podobno lahko procese RPA dodatno racionalizira umetna inteligenca, vendar je podstruktura še vedno RPA.
Čeprav lahko umetna inteligenca nadomesti številne človeške naloge, vključno z nalogami, ki jih običajno opravljajo roboti RPA, bosta tehnologiji v prihodnosti bolj verjetno sodelovali, kot da bi druga drugo nadomestili.
RPA je prvi korak na poti k hiperavtomatizaciji. Za dosego tega cilja bodo potrebne tehnologije umetne inteligence, kot sta strojno učenje in podatkovna analitika. Medtem ko bo umetna inteligenca igrala ključno vlogo pri zagotavljanju prednosti razmišljanja višjega reda pri avtomatizaciji, pa bodo same naloge izvajali roboti RPA. Umetna inteligenca bo usmerjala in vodila RPA, ne bo je nadomestila.
Prihodnost ni v robotski avtomatizaciji procesov proti umetni inteligenci, temveč v robotski avtomatizaciji procesov in umetni inteligenci.
Združitev umetne inteligence in RPA
Znani je citat Alberta Einsteina, ki pravi,
“Računalniki so neverjetno hitri, natančni in neumni. Ljudje so neverjetno počasni, nenatančni in genialni. Skupaj pa so nepredstavljivo močni.”
Ta citat je bistvo tega, v čem so računalniki odlični, hkrati pa poudarja njihove omejitve. Ko gre za mišljenje višjega reda, kot so ustvarjalnost, abstraktno sklepanje ali kompleksno odločanje – ali pravzaprav vse, kar ne vključuje sledenja rutinskim navodilom po korakih -, računalniki ne morejo tekmovati s človeškim umom. Umetna inteligenca je v mnogih pogledih poskus premostitve vrzeli med ljudmi in računalniki ter ustvarjanja partnerstva, ki združuje najboljše iz obeh svetov.
Nepredstavljiva moč, o kateri je govoril Einstein, je prisotna v odnosu med umetno inteligenco in RPA. Sposobnost umetne inteligence, da simulira različne vidike človeške kognicije, v kombinaciji s hitrostjo in natančnostjo RPA, je točka, kjer se obe orodji združujeta. Nekoč so bile meje zmogljivosti RPA začrtane na točkah, ki so zahtevale človeško odločanje. Če pa te sisteme dopolnimo z umetno inteligenco, se te meje odpravijo, kar podjetjem omogoči avtomatizacijo širšega nabora opravil in več koristi.
Ko se RPA in AI združita, ustvarita tretjo tehnološko kategorijo, imenovano inteligentna avtomatizacija (IA) ali inteligentna avtomatizacija procesov (IPA). V tem “najboljšem možnem” scenariju lahko podjetja uporabljajo orodja RPA, ki se lahko učijo iz svojega okolja s pomočjo strojnega učenja (ML).
Dobra stran je, da lahko povečujete zapletenost procesa, ki ga želite avtomatizirati, saj umetna inteligenca pomaga odpraviti nekatera ozka grla, na primer pri obravnavi nestrukturiranih podatkov ali sprejemanju odločitev.
Eno od najbolj zanimivih področij zbliževanja umetne inteligence in RPA je
avtomatizacija testiranja
. V našem vse bolj digitaliziranem svetu bodo programske in mobilne aplikacije še naprej izboljševale poslovanje. Ni še minilo niti 20 let, odkar so pametni telefoni postali nekaj običajnega. V tem času so revolucionarno spremenili naša življenja, saj nam omogočajo, da ostanemo povezani in delamo na nove načine.
Ključnega pomena za ta napredek je razvoj programske opreme. Vendar pa je ta postopek zelo zamuden in drag. Orodja za avtomatizacijo testiranja, ki jih poganjata umetna inteligenca in RPA, lahko pomagajo skrajšati čas in denar, ki ju stane dajanje izdelkov na trg.
Kako umetna inteligenca in RPA izboljšata avtomatizacijo testiranja
Avtomatizacija testiranja programske opreme je bil včasih ročni postopek. To je bilo drago in zamudno ter je podaljšalo življenjski cikel razvoja. Vendar je to tako kritična faza, da založnikom in razvijalcem ni preostalo drugega, kot da v ta proces vložijo sredstva. Čeprav te težave in njihovi simptomi še vedno obstajajo, je avtomatizacija testiranja programske opreme odlična rešitev.
Avtomatizacija testiranja vključuje uporabo specializirane programske opreme za potrjevanje in testiranje računalniških aplikacij. Običajno uporablja grafične uporabniške vmesnike (GUI) in vmesnike za programiranje aplikacij (API) za izvajanje različnih testov, od testiranja od začetka do konca do stalnega potrjevanja novo oddane kode.
Uporaba umetne inteligence in RPA pri testiranju programske opreme je resnično vznemirljiva. Nekatere od očitnih prednosti so prihranek časa in denarja. Vendar pa je pravi potencial v zmožnosti avtonomnega izvajanja kode, ki se sama testira, diagnosticira in zdravi. Če dodamo še dejstvo, da so orodja generativne umetne inteligence sposobna pisati kodo, lahko rečemo, da smo na pragu posebnega obdobja v zgodovini človeštva.
Ker se je v zadnjih nekaj letih povečalo povpraševanje po hitrejših izdajah programske opreme, so se pristopi DevOps in agilni pristopi razširili s CI/CD. Podoben učinek lahko zdaj imata tudi RPA in avtomatizacija testiranja z umetno inteligenco. To je povzročilo porast orodij za avtomatizacijo testiranja, od katerih bomo nekatera preučili v nadaljevanju.
Najboljša orodja za avtomatizacijo testiranja v letu 2023
Tukaj je nekaj najboljših orodij za avtomatizacijo testiranja na trgu.
Autify
Autify je orodje za avtomatizacijo testiranja, ki ga poganja umetna inteligenca. Z intuitivnim uporabniškim vmesnikom in funkcijami brez kode Autify omogoča ekipam za zagotavljanje kakovosti testiranje v brskalniku. Orodje lahko obdeluje spletne in mobilne aplikacije ter ima samozdravilno umetno inteligenco. Autify se brez težav integrira z orodji CI/CD, Jenkinsom in celo Slackom.
AvoAssure
AvoAssure je orodje za testiranje brez kode, ki omogoča avtomatizacijo testiranja od začetka do konca za netehnične ekipe. Izdelek omogoča medplatformno testiranje na spletu, namizju, mobilnih napravah in drugih napravah. Poleg tega ima dobre funkcije poročanja in veliko možnosti integracije.
Cypress
Cypress je celovito ogrodje za avtomatizacijo testiranja, ki temelji na javascriptu. Ustvarjen je bil za enostavno testiranje spletnih aplikacij. Preprostost je ključ do rešitve Cypress, kar dokazujeta njena vitka sestava in minimalne odvisnosti.
testRigor
testRigor je zanesljiva rešitev za testiranje od začetka do konca. Orodje za avtomatizacijo testiranja ne vsebuje kode in podpira spletne, mobilne in API-je. Testi so na splošno hitri, stabilni in natančni, zaradi svoje medplatformne funkcionalnosti in funkcionalnosti različnih brskalnikov pa postopoma pridobiva na priljubljenosti.
Dramaturg
Playwright je še eno priljubljeno orodje za avtomatizacijo testiranja, ki je bilo izdelano za celovito testiranje spletnih aplikacij. Je medplatformni in podpira večino pogonov za upodabljanje ter več programskih jezikov. Dodajte še izbirnik kode v Visual Studiu in funkcijo Mobile Emulator ter ugotovite, zakaj številni razvijalci tolerirajo pomanjkanje uporabniške prijaznosti.
Vsako od petih orodij, ki smo jih našteli zgoraj, ima odlične funkcije, vendar nimajo moči najsodobnejše rešitve, ki združuje RPA in avtomatizacijo testiranja.
ZAPTEST ponuja najsodobnejša orodja za avtomatizacijo testiranja in RPA. Obe funkcionalnosti sta na voljo po fiksni ceni z neomejenimi licencami. S prehodom na hiperavtomatizacijo in avtomatiziran razvoj programske opreme bodo orodja za trajno testiranje za namizne, brskalniške in mobilne aplikacije igrala ključno vlogo za razvijalce programske opreme in podjetja, ki ustvarjajo programsko opremo po meri. ZAPTEST vam lahko pomaga na vsakem koraku.
Prihodnost umetne inteligence in RPA
Zdaj je že jasno, da sta prihodnost umetne inteligence in RPA prepletena. Obe tehnologiji omogočata digitalno preobrazbo in podjetjem omogočata težje, hitrejše in boljše delo, zaposlenim pa omogočata, da se ukvarjajo z ustvarjalnimi nalogami, ki temeljijo na vrednosti.
Ker se pot k popolni avtomatizaciji nadaljuje, je razburljivo razmišljati, kam bo ta raketa poletela. Ta cilj je hiperavtomatizacija.
Hiperavtomatizacija je način razmišljanja. Opisuje perspektivo, v kateri je vsak proces, ki ga je mogoče avtomatizirati, avtomatiziran. Velik del te prihodnosti bo vključeval strojno učenje RPA. Ker se poslovni svet spreminja in postaja vse bolj nepredvidljiv, bodo morale organizacije postati bolj agilne, da bodo ostale konkurenčne. Hiperavtomatizacija bo omogočila te prilagoditve ter hkrati povečala natančnost in produktivnost, zmanjšala število napak ter zagotavljala stalne storitve za stranke in personalizacijo.
AI proti RPA: Končne misli
Ko pride do krize, lahko razliko med umetno inteligenco in RPA strnjeno povzamemo. RPA posnema človeška dejanja, medtem ko umetna inteligenca posnema človeško mišljenje. Nobeno od teh orodij ne more predstavljati človeških dejanj ali misli v razmerju 1 : 1, vendar sta dovolj dobra replikacija, da lahko podjetjem pomagata avtomatizirati naloge s hitrostjo, natančnostjo ali sposobnostjo, ki močno presega tipične človeške zmožnosti.
V svetu ljudi potrebujemo tako razmišljanje kot dejanja. Združitev teh načinov bivanja je človeštvu pomagala graditi, ustvarjati in uspevati. Podobno lahko razmišljamo o konvergenci RPA in umetne inteligence.
Skratka, umetna inteligenca nam omogoča, da izkoristimo in razširimo zmogljivosti RPA ter dosežemo nove in vznemirljive možnosti.
