AI & RPA Dijelaskan: Perbedaan, Manfaat, dan Strategi Integrasi

Robotic process automation (RPA) dan artificial intelligence (AI) telah mendapat banyak heboh dalam beberapa tahun terakhir karena kemampuan mereka untuk mendorong produktivitas, efisiensi, dan kepuasan pelanggan yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Faktanya, pasar RPA global diperkirakan akan mencapai $25,56 miliar pada 2027, dan pasar AI diperkirakan akan mencapai angka monumental $390,9 miliar pada 2025. Namun meskipun banyak percakapan yang dipicu oleh teknologi baru ini baru-baru ini, masih banyak kebingungan tentang apa yang membedakan mereka, apa yang unik dari masing-masing, dan bagaimana mereka semakin mampu bekerja bersama.

Perusahaan modern terdiri dari proses sederhana dan yang kaya akan pengambilan keputusan yang kompleks, dan oleh karena itu, memerlukan teknologi pelengkap untuk menangani seluruh rentang alur kerja mereka. Di satu sisi spektrum ada RPA, yang berkembang dalam sistem yang memiliki alur yang jelas, langkah demi langkah. Di sisi lain ada AI, yang dapat memperluas dan meningkatkan pengambilan keputusan manusia dalam proses yang kompleks.

Bersama, RPA dan AI memainkan peran penting dalam mendorong efisiensi operasional dan peran penting dalam membantu mengubah cara perusahaan Anda bekerja.

Pertama, apa itu RPA?

RPA adalah teknologi otomatisasi inti yang berfungsi sebagai tulang punggung robot perangkat lunak yang dapat berinteraksi dengan sistem digital untuk melepaskan manusia dari pekerjaan berulang, memakan waktu, dan tidak menambah nilai. Dasarnya, RPA dapat mengambil pekerjaan yang Anda benci dari piring Anda.

RPA bekerja paling baik saat digunakan untuk menangani proses berbasis aturan di mana alur kerja tidak berubah seiring waktu atau memerlukan tingkat intervensi manusia yang tinggi untuk penanganan pengecualian. Sendirian, RPA dapat dengan cermat menangani beberapa proses paling umum dan memakan waktu yang mendukung bisnis Anda, seperti:

• Masuk ke aplikasi
• Terhubung ke sistem API
• Menyalin dan menempel data
• Mengekstrak dan memproses konten terstruktur dari dokumen
• Membuka email dan lampiran
• Mengambil data dari web

Sebagai dasar hyperautomation—tren teknologi strategis nomor satu untuk 2020 menurut laporan Smarter with Gartner Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020—RPA membuka jalan untuk alat dan teknologi otomatisasi di masa depan seperti AI, machine learning, dan process mining.

Dengan menerapkan RPA dari awal, perusahaan membangun kerangka otomatisasi yang akan mereka butuhkan untuk mendukung ekosistem penuh alat otomatisasi di kemudian hari.

Apa itu AI dan bagaimana itu berbeda dari RPA?

Sederhananya, AI adalah saudara komplementer dari robot RPA yang telah kita cintai. RPA dan AI bekerja bersama untuk memperluas otomatisasi ke semua jenis area baru yang memungkinkan Anda mengotomatisasi tugas yang lebih banyak dan kompleks.

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

AI dapat melewati ‘eksekusi’ ke ‘berpikir,’ misalnya:

• Memahami dokumen
• Memvisualisasikan layar (termasuk desktop virtual)
• Memahami percakapan
• Menemukan tugas dan proses untuk diotomatisasi
• Memproses bahasa
• Menangani data semi-terstruktur atau tidak terstruktur

Selama bertahun-tahun, AI adalah konsep yang diletakkan di negara fiksi ilmiah—sesuatu yang dijanjikan kepada perusahaan dan pemimpin industri sebagai mimpi jauh untuk merevolusi, pada suatu saat nanti, pekerja yang mereka lakukan.

Tapi tidak lagi.

Untuk mengklarifikasi, saya tidak berbicara tentang robot fisik yang menggunakan AI. Dan saya tidak berbicara tentang artificial general intelligence (AGI)—jenis yang Elon Musk katakan akan mendominasi dunia. Sebaliknya, saya berbicara tentang AI praktis yang membangun model machine learning untuk bisnis yang lebih efisien dan meningkatkan pengalaman manusia, bukan menggantinya. Jenis otomatisasi ini adalah aplikasi paling praktis dari AI di tempat kerja.

Namun, untuk berhasil, perusahaan harus merangkul baik RPA maupun AI sebagai mitra.

AI dan RPA: Butuh dua untuk menari

Seperti dalam kehidupan dan tango, butuh dua. Dalam dunia strategi otomatisasi, butuh AI dan RPA yang bekerja sama untuk mendorong efisiensi operasional perusahaan. Dua teknologi mitra ini bekerja sama untuk memotong lemak proses dan membuat kehidupan manusia lebih mudah dengan menyederhanakan masing-masing separuh operasi perusahaan.

Saya melihat ini di hampir setiap industri di bumi. Ambil contoh, proses diagnosis diferensial di rumah sakit yang bertujuan untuk mendiagnosis novel coronavirus 2019 (COVID-19).

Dengan RPA, rumah sakit dapat membangun robot perangkat lunak yang melihat serangkaian gejala COVID-19, seperti demam tinggi dan nyeri otot, dan memberi tahu profesional medis tentang kasus baru. Namun RPA terbatas pada pertanyaan intake “ya atau tidak” awal dan tidak dapat menilai kriteria yang lebih kompleks dengan baik (dari banyaknya yang ada di lingkungan kesehatan).

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

Rumah sakit dapat melakukan screening awal pasien dengan RPA, dan kemudian menggunakan AI untuk menafsirkan x-ray. UiPath AI Computer Vision dapat digunakan untuk mendeteksi indikator pneumonia terkait COVID-19 pada pasien dan memberikan rekomendasi pengobatan.

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

Di luar arena kesehatan, otomatisasi yang didukung AI dapat membantu berbagai industri lain untuk mencapai penguatan efisiensi operasional, kepuasan karyawan dan pelanggan, serta kepatuhan yang ditingkatkan. Salah satu contoh yang kita lihat baru-baru ini adalah penerapan AI di industri asuransi untuk membantu memprediksi penipuan klaim menggunakan machine learning dan UiPath AI Fabric.

Menggunakan alat ini, perusahaan dapat mengintegrasikan data di sumber data yang terisolasi untuk memprediksi apakah sebagian dari klaim adalah penipuan dan memberi tanda serta memprioritaskan pemrosesannya sesuai dengan itu.

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

Kapan meluncurkan RPA dan kapan mengirim AI

Ada aturan jempol yang baik untuk membantu Anda mengetahui apakah proses harus ditangani oleh RPA atau AI: mulailah perjalanan otomatisasi Anda dengan menangani proses-proses yang dapat Anda peta secara mental terlebih dahulu dan kemudian tambahkan AI ke alur kerja yang dianggap terlalu kompleks untuk RPA sendirian. Ini tidak hanya memberi Anda dan robotic Center of Excellence (CoE) Anda kemenangan cepat awal dalam transformasi Anda tetapi juga membangun dasar otomatisasi yang dapat Anda skalakan nanti dengan AI.

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

Ada pengecualian dari pendekatan ini yang layak untuk dicatat: 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 bersama.

Terlepas dari itu, setelah Anda memilih dan mengotomatisasi lapisan proses sederhana pertama Anda, saatnya untuk melihat alur kerja yang dianggap “terlalu kompleks” untuk RPA sendirian. Ini akan menjadi calon Anda untuk AI, dan harus mencakup:

• Alur kerja di mana hasil tidak dapat diprediksi 100% dari waktu (seperti proses yang mendukung penilaian properti, keterlambatan pinjaman, dan peramalan inventori)
• 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, pemroutan email, dan ucapan ke teks)

Bacaan yang direkomendasikan: AI Just Got Easier: UiPath Starter Models to Automate More Complex Processes

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

• Prediksi readmisi di bidang kesehatan
• Pengoptimalan harga di ritel
• Deteksi penipuan di jasa keuangan
• Panduan penawaran di layanan proses

Dan itu hanya beberapa contoh.

Selain itu, saat Anda mengotomatisasi lebih dan lebih dari operasi Anda, Anda akan melihat kendala di mana penilaian tingkat lebih tinggi diperlukan untuk melalui alur kerja. Ini adalah peluang lebih banyak untuk AI. Yang lebih penting - Anda tidak perlu keterampilan data science untuk memulai dengan AI.

Ini adalah ringkasan yang saya bagikan dengan pelanggan: Kami telah menabur banyak biji dan semua hutan yang akan tumbuh di atasnya adalah hutan aplikasi perusahaan yang meningkatkan diri sendiri ini.

Teknologi ini revolusioner, dan kami bersemangat untuk secara unik diposisikan untuk mendukung masa depan bisnis baru di mana perusahaan dapat mencapai bisnis yang optimal, diaktifkan otomatisasi yang menghasilkan return on investment (ROI) seperti tidak pernah sebelumnya.

Pentingnya platform perusahaan dengan baik AI dan RPA

Sementara kita menyukai RPA, ada batas seberapa efisien Anda dapat menjadi ketika Anda membatasi diri pada otomatisasi proses yang ramah flowchart.

Di sisi lain, jika Anda hanya mengintegrasikan AI, Anda kurang memiliki infrastruktur dan dukungan siklus hidup untuk menskalakan dan menghadapi integrasi serta penskalan yang lambat.

Itulah mengapa memilih vendor yang menawarkan keduanya—seperti UiPath—membantu Anda mengatasi kesenjangan di antara departemen, proses, dan vertikal serta mengambil keuntungan dari kerangka RPA saat meluncurkan kemampuan AI.

Kami membuat integrasi AI dan RPA menjadi mudah dengan menangani integrasi bagi Anda dan membangun pada kemampuan RPA yang sudah native di Platform kami.

Sementara perusahaan lain hanya bekerja dengan lapisan data yang mendasari dan tidak mendukung duplex penuh komunikasi antara aplikasi front-end, UiPath Platform memungkinkan Anda untuk menempatkan model machine learning secara mulus menggunakan dasar RPA yang mendasari.

Ini memungkinkan Anda untuk dengan mudah mengimplementasikan dan sepenuhnya merealisasikan ROI dari AI dan RPA tanpa mengupah seluruh praktik data science untuk mendukungnya. Dan, jika Anda sudah memiliki beberapa kemampuan data science internal, kami dapat membuat tim-tim itu lebih efisien.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana AI dan RPA digabungkan untuk mentransformasi perusahaan modern, nikmati webinar on-demand kami AI-Enhanced Automations – Combining Transformative Capabilities.