Dari UI ke AI:Perjalanan Otomasi

Catatan editor :Ini diterbitkan pada tahun 2017. Kunjungi halaman Otomatisasi Proses Robotik dan kecerdasan buatan kami untuk informasi terkini.

Pos asli:

Dalam beberapa tahun terakhir, penerapan Robotic Process Automation (RPA) sebagai solusi perangkat lunak telah meningkat secara drastis dalam skala dunia. Sebuah laporan pasar baru-baru ini oleh firma riset Everest Group menunjukkan pasar vendor RPA 2016 diperkirakan lebih dari $200 juta, menunjukkan pertumbuhan lebih dari 64% dalam satu tahun. Tetapi pengukuran lain dari pengaruh RPA berasal dari perkembangan dan evolusi dalam teknologi dan kemampuan otomasi. Istilah otomatisasi proses robotik pertama kali digunakan pada awal 2000-an, dan bentuk awal teknologi ini merupakan perpanjangan dari pendahulu RPA:pengikisan data dan alat otomatisasi alur kerja. Namun setelah melampaui kemampuan pengikisan data dan otomatisasi alur kerja, RPA telah membuat — dan terus membuat — langkah signifikan dalam memajukan otomatisasi operasional dua dekade lalu. Baru-baru ini, RPA bertransisi dari sekadar mengotomatiskan antarmuka pengguna (UI) menjadi menggabungkan kemampuan bidang baru:kecerdasan buatan (AI).

Setelah berfokus secara intens pada penyederhanaan otomatisasi UI pada tahap awal teknologi RPA, organisasi bisnis dan perusahaan kini bertransisi untuk mencapai tenaga kerja digital yang lengkap yang mampu bertindak sebagai asisten kognitif, berinteraksi dengan manusia untuk melayani kebutuhan bisnis, dan memproses data yang tidak terstruktur. Ini adalah perubahan mendasar dalam proses otomatisasi kemarin dan potensi otomatisasi hari ini dan besok.

Melihat ke belakang:Dasar-dasar RPA

Awalnya masuk ke dunia teknologi di awal tahun 2000-an, teknologi RPA dan nenek moyangnya memiliki hubungan historis yang mendalam dengan UI, meskipun otomatisasi UI telah ada lebih lama. Platform otomatisasi yang muncul saat ini adalah produk evolusi dari dua bentuk otomatisasi UI:pengikisan data dan alat manajemen alur kerja. Perangkat lunak pengikis data bertindak di lapisan presentasi untuk mengekstrak data dari web dan mentransfer data dari sistem lama ke sistem pengganti, sementara alat manajemen alur kerja berinteraksi dengan UI untuk mengotomatiskan proses terkait bisnis.

Seperti dua nenek moyangnya, robot perangkat lunak RPA beroperasi pada tingkat yang sama dengan personel manusia untuk membangun otomatisasi UI. Apa yang membedakan RPA adalah lebih dari sekadar alat pengikis layar. Teknologi RPA menyediakan dan terus memberikan keuntungan signifikan dibandingkan alat otomatisasi yang lebih mendasar, banyak di antaranya mengandalkan bentuk komunikasi dalam lapisan data arsitektur di bawah UI. Evolusi teknologi yang signifikan dari bentuk otomatisasi lama ini, RPA bebas kode dan tidak mengganggu.

Ini berarti bahwa robot perangkat lunak RPA dapat dengan mudah dilatih oleh pengguna bisnis tanpa pengetahuan pengkodean dan dengan sedikit atau tanpa investasi TI. Melalui interaksinya di UI, RPA mampu menjembatani berbagai sistem dan aplikasi tanpa memerlukan restrukturisasi set-up yang ada. Tidak seperti pendahulunya, teknologi ini kompatibel dengan versi browser, posisi layar, atau ukuran jendela apa pun. Secara khusus, interaksi RPA dengan UI memungkinkan platform menjadi fleksibel, skalabel, dan efisien, bahkan di tingkat perusahaan.

Perlombaan menuju kecerdasan

Tanyakan kepada pengembang atau pengguna bisnis RPA, dan jelas bahwa fokus pada otomatisasi UI sangat penting untuk keberhasilan teknologi. Kemajuan teknologi baru-baru ini, bagaimanapun, telah difokuskan pada peningkatan kemampuan otomatisasi proses cerdas. Artinya, dengan menggabungkan AI dengan teknologi otomatisasi proses yang ada, RPA dapat berkembang jauh melampaui cakupan awalnya.

Secara khusus, otomatisasi proses cerdas mengacu pada penerapan AI dan teknologi terkait (misalnya pembelajaran mesin, visi komputer, pemrosesan bahasa alami, otomatisasi kognitif) ke RPA. Melalui penambahan AI ke RPA, otomatisasi berbasis aturan akan secara bertahap dilengkapi dengan otomatisasi berbasis pengetahuan, dengan lebih banyak tugas — dan terutama yang lebih kompleks — menjadi lebih cocok untuk otomatisasi.

Laporan Maret 2017 oleh grup konsultan McKinsey &Company menunjukkan bahwa kemajuan ini memungkinkan bisnis untuk berhasil memanfaatkan otomatisasi:

Cakupan otomatisasi kompleks yang lebih luas

Teknologi RPA saat ini dapat mengotomatiskan tanggung jawab bisnis berbasis aturan yang berulang, sementara sebagian besar karyawan masih bertanggung jawab atas tugas yang memerlukan kreativitas dan penilaian. AI sangat cocok untuk menangani variabilitas dan mampu menjalankan tugas yang mengandalkan input dan data tidak terstruktur dalam jumlah besar. Ini berarti bahwa tugas yang lebih kompleks dan tidak terdefinisi, seperti deteksi penipuan dan perkiraan bisnis, dapat dikelola menggunakan AI dengan peningkatan akurasi dan presisi.

Kemajuan tenaga kerja digital

Sebagai tenaga kerja digital, robot perangkat lunak RPA telah merampingkan operasi bisnis di seluruh dunia. Melalui bantuan AI, RPA akan berkembang menjadi tenaga kerja yang lebih mandiri. Karena mereka belajar dan beradaptasi dengan situasi baru dari waktu ke waktu, sistem otomatisasi cerdas dapat mengotomatisasi proses yang kompleks tanpa perlu pelatihan atau intervensi manusia. Tenaga kerja yang digerakkan oleh AI akan dapat belajar secara mandiri dari data dan membuat keputusan berdasarkan pengenalan pola.

Demokratisasi AI 

Kami menggambar salah satu metafora favorit kami untuk menjelaskan bagaimana RPA dan AI duduk bersama dari olahraga. Bayangkan Anda seorang pegolf yang berdiri di tee dan Anda harus memasukkan bola 400 yard ke fairway melewati bunker, ke green dan ke dalam hole.

Jika Anda berdiri di sana hanya memegang putter, yaitu alat AI, Anda mungkin akan merasa sangat sulit jika bukan tidak mungkin untuk melanjutkan. Anda juga akan membutuhkan kombinasi driver dan besi untuk bisa memasukkan bola putih kecil itu ke dalam lubang. Anda akan membutuhkan alat RPA dan alat kognitif seperti ABBYY dan Celaton, dan Anda akhirnya akan membutuhkan alat AI seperti IBM Watson atau Google TensorFlow.

Sekarang inilah triknya. Bukan perusahaan kecil yang mengembangkan alat AI. Itu raksasa seperti Microsoft, Google, atau IBM. Dan mereka membuka sumber alat ini dan mendemokratisasi penyerapan. Ini berarti bahwa lebih banyak kemampuan ahli ini akan dimasukkan ke dalam platform RPA selama beberapa tahun ke depan, menciptakan kemungkinan baru untuk otomatisasi yang berpusat pada manusia dan yang berpusat pada robot.

Mengelola ekspektasi untuk masa depan

Otomatisasi cerdas adalah perkembangan terbaru di antara teknologi otomatisasi, tetapi kami baru mulai melihat awal dari kemampuan AI. Direktur Riset di Facebook, Yann LeCun mengatakan bahwa perjalanan AI masih panjang:

Meski begitu, perusahaan jasa profesional KPMG menyarankan bahwa, melalui konvergensi RPA dan AI, kita sudah mulai melihat:

Aktivitas yang saat ini masih membutuhkan keterampilan profesional yang sangat terlatih menjadi semakin otomatis setiap tahun, dengan hibrida RPA-AI masa depan yang siap untuk memungkinkan perusahaan memanfaatkan otomatisasi yang lebih otonom, tepat, dan gesit daripada sebelumnya.