Apa Itu AI dan RPA:Perbedaan, Hype, dan Kapan Digunakan Bersama

Otomatisasi proses robot (RPA) dan kecerdasan buatan (AI) telah mendapatkan banyak pujian dalam beberapa tahun terakhir karena kemampuannya mendorong peningkatan produktivitas, efisiensi, dan kepuasan pelanggan yang belum pernah ada sebelumnya.

Faktanya, pasar RPA global diperkirakan akan mencapai $25,56 miliar pada tahun 2027, dan pasar AI diperkirakan akan mencapai $390,9 miliar yang monumental pada tahun 2025. Namun terlepas dari banyaknya percakapan yang dipicu oleh teknologi baru ini baru-baru ini, masih ada banyak kebingungan mengenai apa yang membedakan mereka, apa keunggulan masing-masing, dan bagaimana mereka semakin mampu bekerja bersama-sama.

Perusahaan modern terdiri dari proses sederhana dan proses yang kaya dalam pengambilan keputusan yang kompleks dan, dengan demikian, membutuhkan teknologi pelengkap untuk menangani berbagai alur kerja mereka. Di satu sisi spektrum terdapat RPA, yang berkembang pesat dalam sistem yang memiliki alur langkah demi langkah yang jelas. Di sisi lain terdapat AI, yang dapat meningkatkan dan meningkatkan pengambilan keputusan manusia dalam proses yang kompleks.

Bersama-sama, RPA dan AI memainkan peran penting dalam mendorong efisiensi operasional dan berperan penting dalam membantu mengubah cara kerja perusahaan Anda.

Pertama, apa itu RPA?

RPA adalah teknologi otomasi inti yang bertindak sebagai tulang punggung robot perangkat lunak yang dapat berinteraksi dengan sistem digital untuk membebaskan manusia dari pekerjaan yang berulang, memakan waktu, dan tidak bernilai tambah. Pada dasarnya, RPA dapat menghilangkan pekerjaan yang Anda benci.

RPA berfungsi paling baik saat digunakan untuk menangani proses berbasis aturan di mana alur kerja tidak berubah dari waktu ke waktu atau memerlukan tingkat intervensi manusia yang tinggi untuk penanganan pengecualian. Dengan sendirinya, RPA dapat dengan mahir menangani beberapa proses yang paling umum dan memakan waktu yang mendukung bisnis Anda, seperti:

• Masuk ke aplikasi

• Menghubungkan ke API sistem

• Menyalin dan menempelkan data

• Mengekstrak dan memproses konten terstruktur dari dokumen

• Membuka email dan lampiran

• Mengikis data dari web

Sebagai dasar dari hyperautomation—tren teknologi strategis nomor satu untuk tahun 2020 menurut Smarter with Gartner Gartner Top 10 Tren Teknologi Strategis untuk tahun 2020 report—RPA membuka jalan bagi teknologi alat masa depan seperti AI, pembelajaran mesin, dan penambangan proses.

Dengan menerapkan RPA sejak awal, perusahaan membangun perancah otomatisasi yang mereka perlukan untuk mendukung ekosistem penuh alat otomatisasi di masa mendatang.

Apa itu AI dan apa bedanya dengan RPA?

Sederhananya, AI adalah saudara pelengkap dari robot RPA yang kami sukai. RPA dan AI bekerja bersama-sama untuk memperluas otomatisasi ke semua jenis area baru yang memungkinkan Anda mengotomatiskan tugas yang lebih banyak dan kompleks.

AI dapat dengan mudah menangani proses kompleks yang sebelumnya hanya bisa dilakukan oleh manusia saja. Ini karena robot AI dapat membuat keputusan kognitif menggunakan kumpulan data besar untuk memprediksi beberapa kemungkinan hasil.

AI dapat melampaui 'eksekusi' menjadi 'berpikir', misalnya:

• Memahami dokumen

• Memvisualisasikan layar (termasuk desktop virtual)

• Memahami percakapan

• Menemukan tugas dan proses untuk diotomatisasi

• Bahasa pemrosesan

• Menangani data semi terstruktur atau tidak terstruktur

Selama bertahun-tahun, AI adalah sebuah konsep yang diturunkan ke dunia fiksi ilmiah—sesuatu yang dijanjikan oleh perusahaan dan pemimpin industri sebagai mimpi jauh untuk merevolusi, di kemudian hari, pekerjaan yang mereka lakukan.

Tapi sekarang tidak lagi.

Untuk memperjelas, saya tidak berbicara tentang robot fisik yang memanfaatkan AI. Dan saya tidak berbicara tentang kecerdasan umum buatan (AGI)—jenis yang menurut Elon Musk akan menguasai dunia. Sebagai gantinya, saya berbicara tentang AI praktis yang membangun model pembelajaran mesin untuk bisnis yang lebih efisien dan meningkatkan pengalaman manusia, bukan menggantikannya. Otomatisasi semacam ini adalah aplikasi AI paling praktis di tempat kerja.

Namun, agar berhasil, perusahaan harus merangkul RPA dan AI sebagai mitra.

AI dan RPA:Dibutuhkan dua untuk tango

Seperti dalam hidup dan tango, dibutuhkan dua. Dalam dunia strategi otomatisasi, dibutuhkan kerja sama AI dan RPA untuk mendorong efisiensi operasional perusahaan. Kedua teknologi mitra ini bekerja sama untuk mengurangi lemak proses dan membuat hidup manusia lebih mudah dengan merampingkan bagian mereka sendiri dari operasi perusahaan.

Saya melihat ini di hampir setiap industri di bumi. Ambil contoh, proses diagnosis banding di rumah sakit yang bertujuan untuk mendiagnosis virus corona baru (COVID-19) 2019.

Dengan menggunakan RPA, rumah sakit dapat membuat robot perangkat lunak yang melihat serangkaian gejala COVID-19, seperti demam tinggi dan nyeri tubuh, serta memperingatkan profesional medis tentang kasus baru. Namun RPA terbatas pada pertanyaan asupan gaya “ya atau tidak” awal dan tidak dapat menilai secara memadai kriteria yang lebih kompleks (yang banyak terdapat di lingkungan layanan kesehatan).

Namun RPA dapat mengkonsolidasikan data pasien dasar ini untuk analisis proses prediktif yang lebih canggih oleh AI.

Rumah sakit dapat menyelesaikan pemeriksaan awal pasien dengan RPA, dan kemudian menggunakan AI untuk menafsirkan sinar-x. UiPath AI Computer Vision dapat digunakan untuk mendeteksi indikator pneumonia terkait COVID-19 pada pasien dan membuat rekomendasi pengobatan.

Di luar COVID-19, AI dapat digunakan untuk menentukan hasil klinis seperti mengidentifikasi kehamilan dengan berat badan lahir rendah secara akurat dan mengurangi waktu pengobatan.

Di luar arena perawatan kesehatan, otomatisasi yang diaktifkan AI dapat membantu segudang industri lain mendorong peningkatan efisiensi operasional, kepuasan karyawan dan pelanggan, dan peningkatan kepatuhan. Salah satu contoh yang kita lihat akhir-akhir ini adalah penerapan AI di industri asuransi untuk membantu memprediksi penipuan klaim menggunakan pembelajaran mesin dan UiPath AI Fabric.

Dengan menggunakan alat ini, perusahaan dapat mengintegrasikan data dalam sumber data tersembunyi untuk memprediksi apakah bagian dari suatu klaim adalah penipuan dan menandai serta memprioritaskan pemrosesannya sesuai dengan itu.

Dengan menggabungkan RPA dan AI dalam praktiknya, perusahaan meningkatkan kemampuan mereka dan membuat proses mereka lebih efisien.

Kapan meluncurkan RPA dan kapan mengirimkan AI

Ada aturan praktis yang baik untuk membantu Anda mengetahui apakah suatu proses harus ditangani oleh RPA atau AI:mulailah perjalanan otomatisasi Anda dengan terlebih dahulu menangani proses-proses yang Anda dapat dengan mudah membangun peta mental dan kemudian menambahkan AI ke alur kerja yang dianggap terlalu rumit untuk RPA saja. Hal ini tidak hanya memberi Anda dan Robotic Center of Excellence (CoE) kemenangan cepat di awal transformasi Anda, tetapi juga membangun fondasi otomatisasi yang nantinya dapat Anda skalakan dengan AI.

RPA membersihkan proses dasar Anda untuk menyediakan kerangka kerja terintegrasi yang mudah di atas sistem digital Anda yang ada. Tanpa fondasi yang mendasari ini, hambatan masuk untuk mengintegrasikan AI jauh lebih tinggi. Tanpa dasar itu, AI perlu digabungkan secara manual ke dalam proses inti Anda.

Ada pengecualian untuk pendekatan ini yang perlu diperhatikan:Jika Anda telah banyak berinvestasi dalam otomatisasi proses bisnis di masa lalu—artinya Anda telah melakukan pekerjaan untuk memastikan kebersihan proses—Anda dapat melihat peluang untuk AI dan RPA secara bersamaan. .

Terlepas dari itu, setelah Anda memilih dan mengotomatiskan lapisan pertama proses sederhana Anda, inilah saatnya untuk melihat alur kerja yang dianggap "terlalu rumit" untuk RPA saja. Ini akan menjadi kandidat Anda untuk AI, dan harus mencakup:

• Alur kerja yang hasilnya tidak dapat diprediksi 100% waktu (seperti proses yang mendukung penilaian properti, default pinjaman, dan perkiraan inventaris)

• Proses yang sangat bervariasi yang tidak bergantung pada seperangkat aturan yang jelas (seperti pencocokan resume, keputusan pembelian, dan terjemahan bahasa)

• Proses yang bergantung pada data tidak terstruktur dari dokumen, artikel, gambar, video, dan email (seperti ekstraksi faktur, perutean email, dan ucapan ke teks)

Bacaan yang disarankan: AI Semakin Mudah:Model Pemula UiPath untuk Mengotomatiskan Proses yang Lebih Kompleks

Di dunia nyata, proses yang didukung AI ini dapat terlihat seperti:

• Prediksi penerimaan kembali dalam perawatan kesehatan

• Optimalisasi harga di retail

• Deteksi penipuan dalam layanan keuangan

• Panduan transaksi dalam layanan proses

Dan itu hanya beberapa contoh.

Selain itu, saat Anda mengotomatiskan semakin banyak operasi Anda, Anda akan melihat kemacetan di mana penilaian tingkat yang lebih tinggi diperlukan untuk bergerak melalui alur kerja. Ini adalah lebih banyak peluang untuk AI. Terlebih lagi - Anda tidak memerlukan keahlian ilmu data untuk memulai AI.

Berikut ringkasan yang saya bagikan dengan pelanggan:Kami telah menabur banyak benih dan semua hutan yang akan tumbuh di atasnya adalah hutan aplikasi perusahaan yang berkembang sendiri.

Teknologi ini revolusioner, dan kami senang ditempatkan secara unik untuk mendukung masa depan bisnis baru di mana perusahaan dapat mencapai bisnis optimal yang didukung otomatisasi yang mendorong laba atas investasi (ROI) tidak seperti sebelumnya.

Pentingnya platform perusahaan dengan AI dan RPA

Sama seperti kami menyukai RPA, ada batasan tentang seberapa efisien Anda jika Anda membatasi diri pada otomatisasi proses yang ramah diagram alur.

Di sisi lain, jika Anda hanya mengintegrasikan AI, Anda kekurangan infrastruktur dan dukungan siklus hidup untuk menskalakan dan menghadapi integrasi dan penskalaan yang lambat.

Itulah mengapa memilih vendor yang menawarkan keduanya—seperti UiPath—membantu Anda mengatasi kesenjangan antar departemen, proses, dan vertikal serta memanfaatkan perancah RPA saat meluncurkan kemampuan AI.

Kami membuat integrasi AI dan RPA menjadi mudah dengan menangani integrasi untuk Anda dan membangun kemampuan RPA yang sudah ada di Platform kami.

Sementara perusahaan lain hanya bekerja dengan lapisan data dasar dan tidak mendukung komunikasi dupleks penuh antara aplikasi front-end, Platform UiPath memungkinkan Anda memasukkan model pembelajaran mesin dengan mulus menggunakan dasar dasar RPA.

Klik gambar di atas untuk melihat versi grafik yang lebih besar.

Ini memungkinkan Anda untuk dengan mudah menerapkan dan sepenuhnya mewujudkan ROI AI dan RPA tanpa mempekerjakan seluruh praktik ilmu data untuk mendukungnya. Dan, jika Anda sudah memiliki beberapa kemampuan ilmu data internal, kami dapat membuat tim tersebut lebih efisien.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana AI dan RPA bergabung untuk mengubah perusahaan modern, nikmati webinar kami yang Disempurnakan AI otomatisasi – Menggabungkan Kemampuan Transformatif.