Sztuczna inteligencja (AI) i robotyzacja procesów biznesowych (RPA) są Twoją najlepszą bronią w drodze do cyfrowej doskonałości. Podczas gdy obie działają sprawnie w automatyzacji zadań, prezentują różne podejścia i cele.
Pierwszym krokiem jest pełne zrozumienie kluczowych różnic między AI a RPA. Nie chodzi tylko o to, by oba komponenty działały poprawnie. Wszystko zaczyna się od skutecznej strategii automatyzacji, a kończy na osiągnięciu kompleksowej automatyzacji procesów end-to-end.
Ten artykuł zagłębia się w te dwie technologie, analizując ich unikalne mocne strony, różnorodne zastosowania oraz to, w jaki sposób się uzupełniają, aby dostarczać większą wartość, zwiększać produktywność i podnosić efektywność operacyjną w wielu branżach.
Zanurzmy się w to.
AI-RPA
Podczas gdy RPA doskonale radzi sobie z automatyzacją zadań opartych na regułach i zadań powtarzalnych, AI wprowadza zdolności kognitywne, pozwalając podejmować mądrzejsze decyzje i obsługiwać bardziej złożone procesy. Jeśli celujesz w kompleksową transformację cyfrową i optymalizację procesów biznesowych – to jest rozwiązanie. Razem AI i RPA automatyzują nie tylko działania, ale także ludzkie procesy myślowe.
Automatyzacja procesów robotycznych
Jeśli chcesz zautomatyzować powtarzalne zadania, które zazwyczaj opierają się na procesach regułowych, to rozwiązanie jest dla Ciebie. Wykorzystuje roboty programowe (często określane jako technologia robotów programowych lub boty RPA) do naśladowania ludzkich czynności, wchodząc w interakcje z aplikacjami poprzez interfejs użytkownika. Wykonują powtarzalne zadania, takie jak wprowadzanie danych, ekstrakcja danych, wypełnianie formularzy czy generowanie raportów. RPA jest szczególnie skuteczne w przypadku prostych procesów o dużej skali i ustrukturyzowanych danych oraz może być niezwykle przydatne przy pracy z systemami legacy, w których integracja API nie jest możliwa.
Sztuczna inteligencja
AI tworzy inteligentne aplikacje zdolne do symulowania ludzkiej inteligencji, w tym rozumowania, uczenia się i rozwiązywania problemów. Obejmuje wykorzystanie złożonych algorytmów i dużych zbiorów danych, które pozwalają maszynom uczyć się na podstawie danych i podejmować decyzje na podstawie tej analizy. AI potrafi obsługiwać złożone zadania wymagające inteligencji, takie jak rozpoznawanie wzorców, wykonywanie analiz predykcyjnych czy przetwarzanie NLP. W przeciwieństwie do RPA, jest zaprojektowana tak, aby uczyć się i doskonalić z czasem bez konieczności ręcznej interwencji, poprzez analizę danych i informacji zwrotnej. Skupia się na automatyzacji kognitywnej, automatyzując ludzkie myślenie, a nie tylko ludzkie działania.
Uczenie maszynowe
To kluczowa poddziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia systemom uczenie się i doskonalenie na podstawie doświadczenia bez konieczności jawnego programowania. Obejmuje algorytmy i modele statystyczne, które pozwalają komputerom uczyć się wzorców z danych, dokonywać przewidywań lub podejmować decyzje na podstawie tych danych oraz poprawiać swoją wydajność z czasem poprzez iteracje. Modele uczenia maszynowego są kluczowe do obsługi danych częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, które stanowią istotne wyzwanie dla tradycyjnej robotyzacji procesów biznesowych.
Na przykład może zostać wytrenowane do interpretowania różnych formatów faktur, umożliwiając ich dokładne przetwarzanie. W połączeniu z przetwarzaniem języka naturalnego (NLP) do rozumienia języka ludzkiego oraz widzeniem komputerowym do interpretacji informacji wizualnych, uczenie maszynowe wzmacnia automatyzację, wprowadzając ludzkopodobne zdolności kognitywne do złożonych procesów. Kluczową różnicą jest to, że podczas gdy wiele narzędzi AI wykorzystuje uczenie maszynowe, aby stawać się inteligentniejszymi, narzędzia RPA utrzymują spójne roboty programowe do niezmiennych zadań, bez inteligentnego podejmowania decyzji.
Możliwości AI
Wykraczają one daleko poza samą automatyzację, umożliwiając systemom obsługę dynamicznych i zmiennych sytuacji wymagających inteligencji. Dzięki widzeniu komputerowemu AI potrafi interpretować informacje wizualne, co jest kluczowe w zadaniach takich jak rozpoznawanie obiektów, klasyfikacja obrazów czy nawet wspieranie robotów w nawigacji po interfejsach użytkownika. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) pozwala AI rozumieć i generować język ludzki, w zastosowaniach takich jak chatboty, analiza sentymentu czy tłumaczenie językowe. Te możliwości pozwalają automatyzacji z wykorzystaniem AI przetwarzać dane nieustrukturyzowane i częściowo ustrukturyzowane — obszar, w którym samo RPA miałoby trudności bez jawnego zaprogramowania na każdy możliwy scenariusz. Rynek AI rośnie NAPRAWDĘ szybko, co pokazuje rosnące zapotrzebowanie na te zaawansowane technologie automatyzacji.
Synergia RPA i AI: łączenie mocnych stron dla inteligentnej automatyzacji
Wyobraź sobie, że masz dwóch najlepszych wojowników w swojej armii. Ty, jako szef, szkoliłeś ich od początku ich istnienia, aby najlepiej znali Twoją strategię. Obserwujesz ich w bitwie i uświadamiasz sobie, że jeśli dasz im właściwe wskazówki i rady – poprowadzą Twoją armię do podbicia całego świata.
Tymi wojownikami są RPA i AI, współpracujące ze sobą ściśle.
RPA skutecznie obsługuje zadania o dużej skali, rutynowe oraz związane z wprowadzaniem danych, podczas gdy AI wnosi analizę danych i rozpoznawanie wzorców na potrzeby złożonego podejmowania decyzji.
Ta synergia pozwala na minimalną ingerencję człowieka i sprzyja ciągłemu uczeniu się oraz optymalizacji procesów.
Na przykład:
w usługach finansowych RPA może zarządzać zbieraniem danych i wprowadzaniem danych dla wniosków hipotecznych, podczas gdy algorytmy AI analizują duże zestawy danych w celu oceny ryzyka kredytowego i zapewnienia zgodności z regulacjami KYC,
w ubezpieczeniach RPA automatyzuje odnowienia polis, podczas gdy AI usprawnia wykrywanie nadużyć poprzez analizę wcześniejszych roszczeń i zachowań klientów, identyfikując złożone schematy oszustw,
handel detaliczny czerpie korzyści z RPA i AI dzięki zoptymalizowanemu zarządzaniu zapasami, prognozowaniu popytu oraz dynamicznej optymalizacji cen w oparciu o zachowania konsumentów i warunki rynkowe,
w zarządzaniu majątkiem boty RPA mogą automatyzować generowanie raportów, współpracując z różnymi systemami wewnętrznymi i zewnętrznymi w celu tworzenia i dystrybucji raportów finansowych, skracając czas cyklu i ograniczając nakłady administracyjne,
procesy onboardingu klientów mogą zostać usprawnione dzięki automatyzacji wspieranej przez AI, umożliwiającej inteligentną ekstrakcję danych z dokumentów, wykrywanie działań fraudowych i poprawę dokładności.
Podczas gdy wdrożenia RPA mogą być szybsze i bardziej opłacalne w przypadku prostych procesów, zastosowanie AI jest często bardziej zasobochłonne ze względu na potrzebę specjalistycznych umiejętności i dużych zbiorów danych. Jednak skalowalność i zdolność adaptacji AI i RPA współpracujących przy bardziej skomplikowanych procesach są niezaprzeczalne. Takie podejście do inteligentnej automatyzacji może poprawić efektywność operacyjną i zwiększyć ROI w różnych branżach.
Kluczowe elementy wyróżniające: RPA vs. AI
Aby jeszcze bardziej rozróżnić AI i RPA, ważne jest uwzględnienie kilku kluczowych różnic:
| KORZYŚĆ | AI | RPA |
| Złożoność | Sztuczna inteligencja jest z natury bardziej złożona niż RPA, wymagając zaawansowanych algorytmów, dużych zbiorów danych i złożonych modeli do uczenia się oraz podejmowania decyzji. | RPA natomiast jest stosunkowo proste, opierając się na z góry określonych regułach i procesach. |
| Zdolność uczenia się | Sztuczna inteligencja jest zaprojektowana tak, aby uczyć się na podstawie danych i informacji zwrotnej, co pozwala jej z czasem doskonalić się i rozwijać bez potrzeby działania pracowników. | RPA jednak może jedynie podążać za z góry określonymi regułami, zachowując spójność, ale nie posiadając wrodzonych zdolności uczenia się. |
| Elastyczność | Sztuczna inteligencja oferuje większą elastyczność i zdolność adaptacji, ponieważ można ją wytrenować do wykonywania różnorodnych, złożonych zadań i procesów. | RPA jest zaprojektowane do określonych, powtarzalnych zadań i może wymagać ręcznych dostosowań lub przeprogramowania w przypadku nowych procesów lub zmian w przepływach pracy. |
| Udział człowieka | AI może działać autonomicznie i podejmować decyzje na podstawie tego uczenia się przy minimalnej interwencji człowieka. | RPA zazwyczaj wymaga pewnego udziału człowieka i nadzoru, szczególnie w obsłudze wyjątków w procesach zautomatyzowanych. |
| Czas wdrożenia | Wdrożenie AI jest zazwyczaj bardziej czasochłonne, wymagając dużej ilości danych, złożonych algorytmów oraz specjalistycznej wiedzy. | RPA można wdrożyć stosunkowo szybko, często w ciągu kilku tygodni lub miesięcy, ponieważ wymaga jedynie zestawu z góry określonych reguł. |
| Zestaw umiejętności | Wdrożenie AI wymaga specjalistycznych umiejętności z zakresu data science, uczenia maszynowego i programowania, co może czynić je bardziej wymagającym i kosztownym. | Wdrożenie RPA można zrealizować przy użyciu bardziej ogólnego zestawu umiejętności programistycznych. |
| Koszt | Ze względu na potrzebę specjalistycznych umiejętności i zaawansowanej technologii wdrożenie AI może być droższe. | RPA jest często bardziej opłacalne i może zapewnić szybszy zwrot z inwestycji. |
| Skalowalność | Tutaj wygrywa AI. Jej zdolność do uczenia się na podstawie danych i adaptacji do nowych procesów sprawia, że jest z natury bardziej skalowalna w zmieniających się środowiskach. | Podobnie jak AI, RPA może być skalowane na potrzeby większych i bardziej złożonych procesów biznesowych. |
| Przypadki użycia | Jak wspomniano wcześniej, sztuczna inteligencja jest stosowana do skomplikowanych zadań, takich jak wykrywanie nadużyć, analityka predykcyjna i przetwarzanie języka naturalnego. | RPA najlepiej sprawdza się w zadaniach rutynowych o dużej skali, takich jak wprowadzanie danych, ekstrakcja danych i tworzenie raportów. |
| Integracja | AI może wymagać bardziej złożonej integracji i dostosowania, aby działać bezproblemowo z istniejącymi systemami. | Tutaj wygrywa RPA, ale zarówno AI, jak i RPA mogą być integrowane z innymi systemami w celu automatyzacji kompleksowych procesów biznesowych end-to-end. |
Kiedy wdrożyć RPA, a kiedy zintegrować AI?
Zacznij od małych kroków, najpierw wprowadzając RPA, a następnie rozszerz zakres automatyzacji poprzez wdrażanie AI. RPA jest idealne dla procesów, które obejmują te same zadania wykonywane w kółko. Są one często czasochłonne, wykorzystują duże ilości danych, podążają za ustalonymi regułami, wymagają minimalnej interwencji człowieka i obejmują obsługę danych pomiędzy wieloma systemami. Często uważa się je za „nisko wiszące owoce”, które zapewniają szybkie korzyści i krótszy czas wprowadzenia na rynek.
Gdy robotyzacja procesów biznesowych stworzy fundament do automatyzacji procesów opartych na regułach, łatwiej jest wprowadzić AI do bardziej złożonych procesów. Idealne obszary dla automatyzacji opartej na AI to procesy wymagające analityki predykcyjnej (np. prognoz zapasów, przewidywania niewypłacalności kredytów), charakteryzujące się dużą zmiennością i nienależące do procesów opartych na stałych regułach, lub opierające się na różnych typach danych.
Spójrzmy na prosty przykład: jeśli format faktur różni się znacząco, modele uczenia maszynowego można wytrenować do odczytywania, interpretowania i uczenia się z różnych zestawów danych, aby osiągnąć dokładniejsze przetwarzanie faktur i poprawić efektywność.
Wyzwania i kwestie do rozważenia przy wdrożeniu RPA i AI
Musisz wziąć pod uwagę wyzwania związane z integracją RPA i AI. Jeśli osiągasz świetne korzyści, zawsze jest coś, co możesz zrobić lepiej, prawda?
- Trudność w stworzeniu platformy automatyzacji — stworzenie zintegrowanego rozwiązania, które łączy i wykorzystuje możliwości RPA oraz AI, wymaga starannego planowania i rozwoju. W tym przypadku często zaleca się współpracę z dostawcami technologii automatyzacji oraz rozpoczęcie od prototypów o mniejszej skali.
- Zapewnienie odpowiedzialnego wdrażania AI — aby uniknąć problemów etycznych, prywatności i bezpieczeństwa. Ograniczanie ryzyka obejmuje wybór zweryfikowanych modeli AI, priorytetowe traktowanie bezpieczeństwa danych oraz wprowadzenie nadzoru człowieka przed transferami danych i pomiędzy zautomatyzowanymi procesami, aby wychwytywać błędy i zapewniać etyczne decyzje.
- Interdyscyplinarne umiejętności, doświadczenie i wiedza — integracja RPA i AI wymaga multidyscyplinarnego podejścia, łączącego znajomość technologii automatyzacji, algorytmów AI, analizy danych oraz wiedzy dziedzinowej. Znalezienie ekspertów w tych technologiach jest trudne, ale nie niemożliwe.
Przyszłość RPA i AI
Przyszłość AI i RPA razem nie zna granic. Technologie automatyzacji stają się niezbędne, aby nadążyć za rosnącymi wymaganiami. Niedawny rozwój generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) umożliwił istotne połączenie RPA i AI na określonych etapach automatyzacji, w których powstają nowe treści związane z procesami biznesowymi. Takie podejście jest powszechne w komunikacji e-commerce, na przykład w wiadomościach po zakupie oraz zarządzaniu subskrypcjami, umożliwiając większą personalizację i skuteczniejsze realizowanie ofert. GenAI może tworzyć wiadomości, które uwzględniają unikalne potrzeby potencjalnego klienta, co prowadzi do wzrostu liczby rejestracji i przychodów.
Globalny rynek AI ma osiągnąć wartość 733,7 miliarda USD do 2027 roku, a rynek RPA ma osiągnąć 7,46 miliarda USD do 2026 roku (źródło: GlobeNewswire). Oba obszary oferują również szeroką gamę stanowisk, od inżynierów AI i data scientistów po deweloperów i architektów RPA, co wskazuje na ciągłe zapotrzebowanie na te umiejętności techniczne. Ostatecznie całościowe podejście do automatyzacji procesów, z inteligentną platformą automatyzacji posiadającą natywną biegłość w RPA i AI, może umożliwić klientom osiąganie celów na poziomie całego przedsiębiorstwa.
Wiesz, że Twoja firma nie może już pozwolić sobie na drobne poprawki. Jeśli chcesz wyjść poza „boty pilotażowe” czy „dowody koncepcji” i dążyć do pełnej, skalowalnej strategii inteligentnej automatyzacji — w której RPA i generatywna AI naprawdę będą miały znaczenie — potrzebujesz platformy stworzonej do tego celu.
Ale pomińmy lanie wody: umów się z nami na spotkanie. Pokażemy Ci rzeczywistą architekturę, która włącza GenAI w procesy automatyzacji (nie dodaną jako późniejsze uzupełnienie). Przedstawimy też kroki, od których możesz zacząć, aby zwiększyć wartość.
Zamieńmy Twoje „co by było, gdyby” w nowy standardowy model operacyjny.
