fbpx

Get your 6-month No-Cost Opt-Out offer for Unlimited Software Automation?

RPA dhe IA janë dy aplikacione emocionuese dhe novatore të IT-së në krye të revolucionit të transformimit dixhital. Të dyja teknologjitë po rimodelojnë botën e punës duke rritur punonjësit dhe duke krijuar një epokë të re të produktivitetit. Megjithatë, ndërsa RPA dhe IA kanë shumë ngjashmëri dhe pika të kryqëzimit, ato janë mjete të dallueshme me pikat e tyre të forta dhe të dobëta.

Ky artikull do të eksplorojë dallimin midis automatizimit dhe inteligjencës artificiale dhe do të demonstrojë se ku përdoren, si funksionojnë dhe si bashkohen për të ndihmuar bizneset moderne të shkojnë drejt një të ardhmeje të automatizuar.

 

Përkufizimet e RPA dhe IA

 

Para se të hyjmë në aplikacionet përkatëse dhe të përdorim rastet e Automatizimit Proceseve Robotike (RPA)

dhe Inteligjencës Artificiale (IA), ia vlen t’i bazojmë të dy konceptet me përkufizime.

 

1. Çfarë është RPA?

10 Proceset, Aplikacionet dhe Operacionet RPA (automatizimi i proceseve robotike) mund të trajtojnë dhe automatizojnë!

Automatizimi i proceseve robotike (RPA) është një grup teknologjish që ndihmojnë në automatizimin e proceseve të parashikueshme të biznesit të bazuara në rregulla.

Workflow-et e biznesit përbëhen nga shumë detyra. Disa nga këto detyra kërkojnë vendim-marrje dhe gjykim njerëzor. Megjithatë, shumë janë të përsëritshëm dhe të parashikueshëm. Është kjo kategoria e dytë që RPA përdoret për të automatizuar.

Pjesa më e madhe e softuerit që duam dhe përdorim sot është e bazuar në rregulla. Kompjuterët janë të shkëlqyer në kryerjen e porosive të përcaktuara mirë me shpejtësi dhe saktësi. Për sa kohë që ne u japim udhëzimet e duhura, ata mund të përpunojnë pa pushim informacionin dhe të ekzekutojnë detyrat.

RPA është e njëjtë. Megjithatë, ku ajo shkëlqen dhe ndihmon bizneset është duke zgjeruar këto funksione të njëjta në të gjitha aplikacionet, sistemet dhe bazat e të dhënave të ndryshme. Me pak fjalë, RPA ndërvepron me aplikacione të ndryshme në mënyrën që bën një njeri. Ajo mund të imitojë klikimet, goditjet e çelësave dhe lëvizjet e miut që ndodhin gjatë ndërveprimeve njeri-kompjuter dhe t’i memorizojë këto veprime si një seri hapash që vendosen kur përmbushet një këmbëz ose një gjendje e caktuar.

 

Shembuj të teknologjisë RPA

  • Integrimi API
  • Skriptim me platformë të kryqëzuar
  • Skriptimi i aplikacioneve të kryqëzuara
  • Robotë dixhitalë ose “robotë”
  • Veglat e regjistrimit GUI
  • Ndërfaqe pa kod

 

2. Çfarë është IA?

RPA (Robotic Process Automation) - Përkufizimi, Kuptimi, çfarë është iot dhe më shumë

Inteligjenca Artificiale (IA) është një grup teknologjish që imitojnë njohjen njerëzore. Disa nga këto detyra mendore përfshijnë mësimin, arsyetimin, vetë-korrigjimin, njohjen e objekteve, marrjen e vendimeve dhe parashikimet. Ndërsa kjo degë e shkencave kompjuterike ka qenë rreth e rrotull që nga vitet 1950, ajo ka bërë përparime serioze në dhjetë deri në pesëmbëdhjetë vitet e fundit.

AI përdoret kudo. Ndërsa AI gjeneruese, makinat pa shofer dhe asistentët virtualë si Siri dhe Alexa kapin titujt kryesorë, ajo gjithashtu fuqizon më shumë aplikacione prozaike, por praktike si teksti parashikues, siguria kibernetike, mbrojtja e mashtrimeve, motorët e kërkimit, marketingu dhe rekomandimet e personalizuara dhe analitika e të dhënave.

AI që kemi tani quhet zakonisht Narrow IA. Me pak fjalë, ajo imiton inteligjencën njerëzore brenda fushave të ngushta— për shembull, AlphaGo e Deepmind ose softuerë të ndryshëm për njohjen e të folurit. Megjithatë, në të ardhmen, AI parashikohet të kalojë nga specializimi në inteligjencë më të përgjithshme që mund të trajtojë një gamë më të gjerë detyrash.

 

Shembuj të teknologjisë IA

  • Përpunimi i gjuhës natyrore
  • Mësimi i makinerive
  • Mësimi i thellë
  • Teknologjia e vizionit kompjuterik
  • Analiza parashikuese
  • AI gjeneruese

 

3. RPA vs AI vs ML

 

Ka një sasi të konsiderueshme konfuzioni midis këtyre teknologjive, me disa njerëz që pyesin veten për marrëdhënien midis automatizimit të proceseve robotike dhe mësimit të makinerive.

Për hir të qartësisë, mësimi i makinës (ML) është një lloj i inteligjencës artificiale. Kjo teknologji përdor algoritme dhe modele statistikore për të gjetur modele në grupe të mëdha të dhënash. Prej andej, ajo mund të nxjerrë njohuri të vlefshme ose të bëjë parashikime. Dallimet kryesore Robotike Process Automation vs Machine Learning janë se RPA është e udhëhequr në mënyrë eksplicite, ndërsa ML është vendosur e lirshme për të zbuluar mënyrat e veta të përpunimit të të dhënave.

Automatizimi robotik i makinerisë së automatizimit të procesit është i mundur kur mjetet RPA janë plotësuar me IA. Si rezultat, kur përdoren së bashku, RPA dhe Machine Learning janë një nga horizontet më emocionuese brenda hapësirës së automatizimit.

 

Aplikimet e IA dhe RPA

Përdorimi i RPA në logjistikë

Në një nivel sipërfaqësor, RPA dhe IA kanë shumë ngjashmëri në mënyrën se si teknologjia zbatohet brenda mjediseve të biznesit. Të dyja mjetet kanë të bëjnë me shtrirjen dhe rritjen e punëtorëve njerëzorë dhe lejimin e bizneseve për të arritur rendiment, saktësi dhe efikasitet më të madh.

 

1. Aplikimet e IA

 

IA përdoret në një shumëllojshmëri të gjerë industrish në disa mënyra të shquara, duke përfshirë:

 

  • Analiza parashikuese
  • Automjete autonome
  • Software për njohjen e fytyrës
  • Cybersécurité
  • Personalizim
  • Automatizimi i marketingut
  • Projektimi i ilaçeve farmaceutike
  • Zbulimi i mashtrimeve
  • Chatbots shërbimit të klientit

 

2. Aplikimet e RPA

 


RPA
ka fituar adoptim të gjerë në komunitetin e biznesit, sepse mund të kryejë një sërë punësh, si:

 

  • Klienti dhe punonjësi në bord
  • Gjenerimi i raportit
  • Hyrja dhe migrimi i të dhënave
  • Testimi i automatizuar i softuerit
  • Kontrolle punësimi ose krediti
  • Sistemet e gjurmimit të aplikantëve
  • Automatizimi i KYC

 

Këto aplikime të IA dhe RPA janë vetëm maja e ajsbergut. Të dyja teknologjitë janë miratuar në të gjithë sipërmarrjet për të ndihmuar në automatizimin e sasive të pafundme të detyrave për të nxitur efektshmërinë dhe saktësinë.

 

AI dhe RPA: Dallimet dhe ngjashmëritë

Përdorimi i RPA në pasuri të patundshme

Ka shumë kryqëzim midis RPA dhe IA, por ka disa dallime kyçe që duhet të dini.

 

Cili është ndryshimi midis IA dhe RPA?

 

1. Zhvillimi

 

Një nga mënyrat më të mira për të marrë në konsideratë IA dhe RPA janë proceset e ndryshme të zhvillimit prapa çdo softueri.

RPA është e drejtuar nga procesi. Zhvilluesit hartojnë detyrat që duan të automatizojnë dhe t’i kthejnë hapat në një script kompjuterik që kryen detyrat.

IA është e drejtuar nga të dhënat. Ai përdor mësimin e makinës për të gjetur modele në dataset e mëdha, të cilat janë trajnuar për të prodhuar dalje. Pasi këto algoritme funksionojnë mirë, ata mund të marrin inpute të reja dhe të përpunojnë të dhëna të reja për t’iu përgjigjur pyetjeve, për të bërë parashikime, ose për të shkaktuar veprime.

 

2. Të mendosh kundër të bërit

 

Një mënyrë për të shprehur dallimin midis inteligjencës artificiale dhe automatizimit është duke krahasuar të menduarit kundrejt të bërit.

RPA i kryen detyrat e saj si një kalë pune besnik. Nuk ka nevojë të mendojë; Thjesht duhet të bëjë.

Në të kundërt, IA përdor procese njohëse të ngjashme me mendimin njerëzor. Ai mund të lexojë emaile dhe forma të tjera të të dhënave të pastrukturuara për të nxjerrë kuptimin ose për të gjetur modele në të dhëna për të ngacmuar mendjemprehtësinë apo edhe parashikimet. Për më tepër, nëpërmjet përdorimit të Machine Learning, mjetet e IA mund të absorbojnë vazhdimisht informacione të reja, të mësojnë nga skenarët dhe të përmirësohen me kalimin e kohës.

 

3. Pengesa për hyrjen

 

RPA ka arritur adoptimin e gjerë sepse është kosto-efektive, e shpejtë për t’u zbatuar dhe ka një kurbë të cekët të të mësuarit.

IA, në të kundërt, është shumë teknike, e vështirë për t’u stërvitur dhe e shtrenjtë, në pjesën më të madhe për shkak të mbështetjes së saj në grupe të mëdha të dhënash.

 

IS YOUR COMPANY IN NEED OF

ENTERPRISE LEVEL

TASK-AGNOSTIC SOFTWARE AUTOMATION?

4. Aplikimi në ambjentet e punës

 

RPA ka disa raste përdorimi, të tilla si hyrja e të dhënave, scraping website, dhe përpunimi i faturave. Megjithatë, ajo është më e përshtatshme për detyrat e parashikueshme me hapa shumë të përcaktuar.

Nga ana tjetër, AI mund të kryejë një gamë më të gjerë detyrash, të tilla si përpunimi kompleks i të dhënave, vendimmarrja inteligjente, madje edhe krijimi i përmbajtjes.

 

Cilat janë ngjashmëritë mes IA dhe RPA?

 

1. Automati

 

Si RPA ashtu edhe AI automatizojnë detyrat që tradicionalisht kryheshin nga operatorët njerëzorë. Ndërsa përdorin teknologji të ndryshme dhe kryejnë detyrat e tyre në mënyrën e tyre, ata të dy zvogëlojnë barrën mbi punëtorët njerëzorë.

Në mënyrë të përmbledhur, të dyja mjetet janë në gjendje të zëvendësojnë punën njerëzore dhe të rrisin punëtorët njerëzorë duke mekanizuar detyrat e teknologjisë së informacionit.

 

2. Integrimi

 

RPA dhe IA mund të integrohen me sistemet ekzistuese të biznesit për të zgjeruar aftësitë e tyre, për t’i bërë bizneset më të efektshme dhe madje për të zgjatur jetën e sistemeve të trashëgimisë.

 

3. Reduktimi i gabimeve

 

Si AI ashtu edhe RPA janë lojtarë të rëndësishëm në trajtimin e gabimeve njerëzore. Duke mekanizuar proceset e biznesit, bizneset mund të reduktojnë kostot monetare dhe të reputacionit që vijnë si pasojë e gabimeve të parandalueshme,

 

AI dhe RPA: Pikat e forta dhe dobësitë

testimi alfa vs testimi beta

Asnjë mjet nuk është i përsosur. Nëse doni të zhbllokoni përfitimet e automatizimit, duhet të kuptoni pikat e forta dhe dobësitë e RPA dhe IA.

 

1.AI Pikat e forta dhe dobësitë

 

Le të eksplorojmë disa nga prot dhe kundra të IA për automatizimin

 

Pikat e forta të IA-së

  • Mund të mësosh në punë
  • Ofron fleksibilitet më të madh se RPA
  • Mund të përpunojë të dhëna të pastrukturuara

 

Dobësitë e IA

  • E shtrenjtë për t’u zhvilluar
  • Zbatimi është shumë teknik
  • Kërkon grupe të mëdha të dhënash për t’u stërvitur

 

2. Pikat e forta dhe dobësitë e RPA

 

Le të eksplorojmë disa nga prot dhe kundra të RPA për automatizimin

 

Pikat e forta të RPA

  • Automatizon me saktësi detyrat me volum të lartë
  • Kosto e efektshme
  • I shpejtë dhe i lehtë për t’u zbatuar

 

Dobësitë e RPA

  • Mund të jetë e vështirë për t’u shkallëzuar
  • E pamundur përpunimi i të dhënave të pastrukturuara
  • I përshtatshëm vetëm për detyra të ngushta

 

Studimet e rasteve të RPA dhe IA

RPA Lifecycle & Process - 10 hapa për zbatimin e automatizimit të proceseve robotike

Ndoshta mënyra më e lehtë për të kuptuar ndikimin dhe mundësitë e çdo teknologjie është nëpërmjet studimeve të rasteve. Këtu, ju paraqesim studime rasti si për RPA ashtu edhe për IA për t’ju treguar se si mund të ndihmojnë biznesin tuaj.

 

1. Studimi i rasteve të RPA

 

Një bankë e lartë prej 30 amerikanësh me pasuri në veri të 150 miliardë dollarëve ishte duke pritur shumë orë pune në proceset e hipotekave, duke përfshirë hyrjen e të dhënave, përpunimin e dokumenteve, verifikimin e të dhënave dhe më shumë. Përveç përpjekjeve manuale, këto workflows ishin gjithashtu subjekt i gabimeve njerëzore. Banka punoi me Ernst & Young për të gjetur një zgjidhje për përmirësimin e produktivitetit.

Ata përdorën një zgjidhje RPA që mund të integrohej në mënyrë transparente brenda infrastrukturës së tyre ekzistuese të IT-së për të trajtuar detyrat manuale të lidhura me hipotekën. Rezultatet ishin tronditëse, duke përfshirë një rritje 2-3x në efektshmëri, kursime prej 1 milion $ dhe një eleminim total të gabimeve.

 

2. Studimi i rasteve të RPA Inteligjencës Artificiale

 

Shëndeti i expionit është një zgjidhje për menaxhimin e kostove të kujdesit shëndetësor me bazë në Gaithersburg, Maryland. Ata ndihmojnë klientët e tyre të sigurimeve mjekësore me informacionin e menaxhimit të pretendimeve në një industri që është famëkeqe për çmime të ndryshueshme dhe çmime zhvatëse. Workflow-et e tyre ishin manuale, me siguruesit që dërgonin pretendime si në formë elektronike, ashtu edhe në letër. Përpunimi i pretendimeve në këtë mënyrë e kufizoi ekipin e tyre në rreth 75 pretendime në ditë.

Reduktimi i kohës për pretendim ishte një problem. Megjithatë, për shkak se të dhënat ishin të pastrukturuara, një zgjidhje tipike RPA nuk do të funksiononte. Ata kishin nevojë për një zgjidhje që u shtua me IA, në veçanti, njohjen optike të karakterit dhe përpunimin e gjuhës natyrore.

Duke zbatuar një softuer RPA + IA, ata konvertuan pretendimet në letër në PDF, duke nxjerrë të dhënat përkatëse përpara se të dërgonin informacionin e çmimeve në sistemin e tyre të brendshëm. Zgjidhja rezultoi në një rritje prej 600% të numrit të pretendimeve që ata përpunonin çdo ditë.

 

Si të zgjidhni midis RPA dhe IA?

 

Zgjedhja midis RPA dhe IA është më pak në lidhje me një betejë midis dy llojeve të teknologjisë dhe më shumë rreth asaj se çfarë procesesh duhet të automatizoni. RPA është zgjedhja më e mirë kur keni workflow të standardizuara, ndërsa IA është më e mirë për skenarët ku gjërat janë pak më të turbullta.

Pra, një pyetje më e mirë për t’u bërë është: “Cilat situata janë më të mira për RPA dhe cilat janë më të mirat për IA?”

Qasja më e mirë këtu është të mendoni për procesin ekzistues të workflow-it që dëshironi të automatizoni. Përfytyrojeni ose hartojeni, duke e thyer procesin në hapa. Le të përdorim disa shembuj për ta ilustruar këtë pikë.

 

Skenari 1

 

Ju jeni një llogaritar në një firmë të ngarkuar ndërtimi. Një nga pjesët më të lodhshme të ditës suaj përfshin regjistrimin e shpenzimeve dhe sigurimin e rimbursimit të kontraktorëve për sendet e blera për të përfunduar punët. Punonjësit duhet të ngarkojnë shpenzimet e tyre në një portal uebsajti, ku ju i regjistroni ato dhe përditësoni listën e pagave për të pasqyruar këto shifra.

 

Përdor RPA

 

Hapat këtu janë të parashikueshëm dhe të dhënat janë të strukturuara. Hapat mund të duken diçka e tillë.

  • Kur kontraktorët ngarkojnë një raport shpenzimesh, ai shkakton bot
  • Bot hap fletën e shpenzimeve dhe merr të dhënat
  • Bot regjistron shumën dhe qëllimin dhe e faturon atë në llogarinë përkatëse
  • Bot gjithashtu hap softuerin e pagave dhe krediton shumën në llogarinë e kontraktorit.

 

Skenari 2

 

Përsëri, ju jeni një llogaritar në një firmë të ngarkuar ndërtimi. Ju keni disa llogari me furnizues të ndryshëm ndërtimi. Në fund të muajit, ata ju dërgojnë fatura nëpërmjet emailit. Megjithatë, çdo firmë ka modelet e veta të faturave, që do të thotë se të dhënat janë të pastrukturuara.

 

Përdor IA

 

AI është një term ombrellë për teknologji të ndryshme, dy prej të cilave janë Njohja Optike e Karakterit dhe Përpunimi i Gjuhës Natyrore. Midis këtyre teknologjive, ju mund të lexoni dhe kuptoni faturat që shfaqen në emailin tuaj dhe t’i ktheni ato në të dhëna të strukturuara. Pasi IA-ja juaj të ketë krahasuar informacionin në një fletë të strukturuar, ju mund të përdorni RPA për të përfunduar detyrën dhe për të regjistruar apo edhe për të përpunuar faturat.

 

Kur duhet përdorur RPA dhe kur duhet përdorur IA për listën e kontrollit të automatizimit të procesit

 

Këtu është një listë e shpejtë kontrolli për t’ju ndihmuar të kuptoni se cilat procese janë më të mira për RPA dhe cilat janë më të mirat për IA.

 

Përdor RPA:

 

  • Kur detyrat e punës janë me volum të lartë, të parashikueshme dhe të bazuara në rregulla
  • Kur inputet e të dhënave përfshijnë të dhëna të strukturuara
  • Kur rezultatet e procesit mund të përcaktohen në fillim të procesit

 

Përdor IA:

 

  • Kur proceset janë shumë të ndryshueshme dhe kërkojnë një formë njohjeje, të tilla si vendimmarrja komplekse
  • Kur inputet e të dhënave përfshijnë të dhëna të pastrukturuara
  • Kur prodhimi i workflow-it është i pamundur të parashikohet në fillim të procesit

 

A do të zëvendësojë AI RPA?

pastrimi i një konfuzioni në automatizimin e testimit të softuerit

IS YOUR COMPANY IN NEED OF

ENTERPRISE LEVEL

TASK-AGNOSTIC SOFTWARE AUTOMATION?

Ka një tregim të vazhdueshëm midis medias dhe disa analistëve se IA është një forcë e pandalshme që vjen për të zëvendësuar gjithçka, duke përfshirë edhe punëtorët njerëzorë. Pra, çfarë do të thotë kjo për RPA? A do ta zëvendësojë edhe AI?

Çdo parashikim se AI do të zëvendësojë RPA varet nga keqkuptimet rreth teknologjive përkatëse. Siç e kemi bërë të qartë në këtë artikull, ndërsa të dyja teknologjitë kanë shumë pika crossover, të mendosh për to si mjete konkurruese është e pasaktë.

Ndoshta një pjesë e konfuzionit vjen nga fakti se IA mund të shtojë RPA. Megjithatë, kjo është ndryshe nga zëvendësimi i saj. Në të njëjtën mënyrë, proceset RPA mund të ristrukturohen më tej nga IA, por nënstruktura është ende RPA.

Pra, ndërsa IA mund të zëvendësojë shumë detyra njerëzore, duke përfshirë detyrat që zakonisht kryhen nga bots RPA, teknologjitë kanë më shumë gjasa të punojnë së bashku në të ardhmen se sa të zëvendësojnë njëra-tjetrën.

RPA është hapi i parë në rrugën drejt hiperautomationit. Për të arritur në këtë destinacion do të duhen teknologjitë e IA, si Machine Learning dhe analitika e të dhënave. Ndërsa IA do të jetë instrumentale në dhënien e përfitimeve të të menduarit të rendit më të lartë për automatizimin, detyrat vetë do të kryhen nga bots RPA. AI do të orkestrojë dhe drejtojë RPA, jo do ta zëvendësojë atë.

E ardhmja nuk është Automatizimi i Proceseve Robotike vs IA; Është Automatizimi i Proceseve Robotike dhe IA.

 

Ku bashkohen AI dhe RPA

Çfarë është Automatizimi i Procesit Robotik (RPA)?

Ka një citim të famshëm nga Albert Ajnshtajni që shkon,

“Kompjuterat janë jashtëzakonisht të shpejtë, të saktë dhe budallenj. Qeniet njerëzore janë jashtëzakonisht të ngadalta, të pasakta dhe brilante. Së bashku ata janë të fuqishëm përtej imagjinatës.”

Ky citim arrin në zemër të asaj në të cilën kompjuterët shkëlqejnë, duke nënvizuar edhe kufizimet e tyre. Kur bëhet fjalë për të menduarit e rendit më të lartë, si kreativiteti, arsyetimi abstrakt ose vendimmarrja komplekse — ose në thelb çdo gjë që nuk përfshin ndjekjen e udhëzimeve të kota, hap pas hapi — kompjuterët nuk mund të konkurrojnë me mendjet njerëzore. Në shumë mënyra, IA është një përpjekje për të kapërcyer hendekun midis njerëzve dhe kompjuterëve dhe për të krijuar një partneritet që kombinon më të mirën e të dy botëve.

Fuqia e paimagjinueshme për të cilën foli Ajnshtajni është e pranishme në marrëdhëniet mes IA dhe RPA. Aftësia e IA-së për të simuluar aspekte të ndryshme të njohjes njerëzore kur shoqërohet me shpejtësinë dhe saktësinë e RPA është vendi ku të dy mjetet konvergojnë. Kufijtë e asaj që RPA mund të arrinte dikur u vizatuan në pika që kërkonin vendim-marrjen njerëzore. Megjithatë, rritja e këtyre sistemeve me IA heq këto kufij, duke u lejuar bizneseve të automatizojnë një gamë më të gjerë detyrash dhe të zhbllokojnë më shumë përfitime.

Kur RPA dhe IA janë shkrirë së bashku, ata krijojnë një kategori të tretë teknologjike të quajtur Intelligent Automation (IA) ose Intelligent Process Automation (IPA). Në këtë skenar “më të mirë të të dy botëve”, bizneset mund të punësojnë mjete RPA që mund të mësojnë nga mjedisi i tyre nëpërmjet Machine Learning (ML).

Gjëja kryesore është se ju mund të rritni kompleksitetin e procesit që dëshironi të automatizoni, sepse IA ndihmon në heqjen e disa prej bllokimeve, të tilla si trajtimi i të dhënave të pastrukturuara apo marrja e vendimeve.

Një nga fushat më emocionuese për konvergjencën e AI dhe RPA është
automatizimi i provave
. Në botën tonë gjithnjë e më të digjitalizuar, aplikacionet softuerike dhe mobile do të vazhdojnë të përmirësojnë biznesin. Nuk kanë kaluar as 20 vjet që kur smartfonët u bënë të zakonshëm. Brenda asaj kohe, ata kanë revolucionarizuar jetën tonë, duke na lejuar të qëndrojmë të lidhur dhe të punojmë në mënyra të reja.

Çelësi i këtyre përparimeve është zhvillimi i softuerit. Megjithatë, ky është një proces famëkeq që kërkon kohë dhe i shtrenjtë. Mjetet e automatizimit të testeve të fuqizuara nga AI dhe RPA mund të ndihmojnë në reduktimin e kohës dhe parave që kushton për të nxjerrë produktet në treg.

 

Si përmirësohet automatizimi i testeve nga AI dhe RPA

vizion kompjuterik për testimin e softuerit

Automatizimi i testeve softuerike Dikur ishte një proces manual. Ishte e shtrenjtë dhe që kërkonte kohë dhe në fund i shtohej ciklit të jetës së zhvillimit. Megjithatë, është një fazë kaq kritike, saqë botuesit dhe zhvilluesit nuk kishin zgjidhje tjetër veçse të fundosnin burimet në proces. Ndërsa këto probleme dhe simptomat e tyre ekzistojnë ende sot, automatizimi i testeve softuerike ofron një zgjidhje të shkëlqyer.

Automatizimi i testeve përfshin përdorimin e softuerit specialist për të validuar dhe testuar aplikacionet kompjuterike. Ai zakonisht përdor ndërfaqet grafike të përdoruesit (GUIs) dhe ndërfaqet e programimit të aplikacioneve (API) për të kryer një sërë testesh të ndryshme, që nga testimi fund-në-fund deri te validimi i vazhdueshëm i kodit të sapo angazhuar.

Përdorimi i IA dhe RPA në testimin e softuerit është vërtet emocionues. Disa nga avantazhet e dukshme janë kursimi i kohës dhe i parave. Megjithatë, potenciali real qëndron në aftësinë për ekzekutimin autonom të kodit që teston, diagnostikon dhe shëron veten. Kur i shtohet faktit se mjetet Generative IA janë të afta të shkruajnë kod, është e drejtë të thuhet se qëndrojmë në precipicen e një kohe të veçantë në historinë njerëzore.

Ndërsa kërkesa për lëshime më të shpejta të softuerit u rrit gjatë viteve të fundit, qasjet DevOps dhe Agile u shtuan nga CI/CD. Tani, automatizimi i testimit RPA dhe IA do të bëjë një ndikim të ngjashëm. Kjo situatë ka çuar në një rritje të mjeteve të automatizimit të testeve, disa prej të cilave do t’i shqyrtojmë më poshtë.

 

Mjetet më të mira të automatizimit të testeve në vitin 2023

Kompleti ZAPTEST RPA + Test Automatizimi

Ja disa nga mjetet më të mira të automatizimit të testeve në treg.

 

Autify

Autify është një mjet automatizimi testesh i drejtuar nga AI. Falë një UI intuitive dhe veçorive pa kod, Autify lejon ekipet QA të testojnë brenda shfletuesit të tyre. Mjeti mund të trajtojë aplikacionet web dhe mobile dhe ka një IA vetë-shëruese. Autify integrohet në mënyrë transparente me mjetet CI/CD, Jenkins, madje edhe Slack.

 

AvoAssure

AvoAssure është një mjet testimi pa kod që mundëson automatizimin e testimit fund-në-fund për ekipet jo-teknike. Produkti lehtëson testimin ndër-platformë në të gjithë web, desktop, celular, dhe më shumë. Së fundi, ajo ka karakteristika të mira raportimi dhe shumë opsione integrimi.

 

Cypress

Cypress është një kuadër automatizimi testesh fund-në-fund i bazuar në JavaScript. Ajo u ndërtua për ta bërë testimin e aplikacioneve web të lehta. Thjeshtësia është çelësi i Cypress, siç dëshmohet nga ndërtimi i saj i dobët dhe varësitë minimale.

 

TestRigor

TestRigor është një zgjidhje solide e testimit fund-në-fund. Mjeti i automatizimit të testimit nuk është kod dhe mbështet webin, celularin dhe API-të. Testet janë përgjithësisht të shpejta, të qëndrueshme dhe të sakta, dhe falë funksionalitetit të saj ndër-platformë dhe cross-browser, ajo po rritet gradualisht në popullaritet.

 

Dramaturg

Playwright është një tjetër mjet popullor i automatizimit të testeve i ndërtuar për testimin e aplikacioneve web fund-në-fund. Është cross-platform dhe mbështet shumicën e motorëve të renderimit dhe gjuhëve të shumta të programimit. Hidhni sipër selektorin e tij Visual Studio Code dhe veçorinë Mobile Emulator, dhe mund të shihni pse shumë zhvillues tolerojnë mungesën e saj të miqësores së përdoruesit.

 

Ndërsa pesë mjetet që kemi listuar më sipër kanë karakteristika të mëdha, atyre u mungon fuqia e një zgjidhjeje moderne që kombinon si RPA ashtu edhe Test Automation.


ZAPTEST ofron mjete moderne Test Automation dhe RPA. Të dyja funksionalitetet janë në dispozicion me një kosto fikse me licenca të pakufizuara. Ndërsa ecim drejt hiperautomationit dhe zhvillimit të automatizuar të softuerit, mjetet e testimit të qëndrueshëm për veglat e aplikacioneve desktop, browser dhe mobile do të luajnë një rol kritik për zhvilluesit e softuerit dhe bizneset që krijojnë softuer bespoke. ZAPTEST mund t’ju ndihmojë në çdo hap të rrugës.

 

E ardhmja e IA dhe RPA

llojet e testimit të performancës

Deri tani, duhet të jetë e qartë se e ardhmja e IA dhe RPA janë të ndërlidhura. Të dyja teknologjitë mundësojnë transformimin dixhital dhe u lejojnë kompanive të punojnë më shumë, më shpejt dhe më mirë, ndërsa lirojnë punonjësit për t’u angazhuar në detyra krijuese dhe të nxitura nga vlera.

Ndërsa trajektorja drejt automatizimit total vazhdon, është emocionuese të mendosh se ku është drejtuar kjo raketë. Ky destinacion është hiperautomationi.

Hiperautomatizimi Është një mënyrë e të menduarit. Ajo përshkruan një perspektivë ku çdo proces që është i mundur për t’u automatizuar është i automatizuar. Një pjesë e madhe e kësaj të ardhmeje do të përfshijë mësimin e makinerive RPA. Ndërsa bota e biznesit ndryshon dhe bëhet më e paparashikueshme, organizatat do të duhet të bëhen më të shkathëta për të qëndruar konkurruese. Hiperautomatimi do t’i mundësojë këto rregullime duke rritur saktësinë dhe produktivitetin, duke zvogëluar gabimet dhe duke ofruar shërbim dhe personalizim gjithnjë mbi klientin.

 

AI v RPA: Mendimet përfundimtare

çfarë është automatizimi i testit të softuerit

Kur bëhet fjalë për crunch, dallimi midis IA dhe RPA mund të përmblidhet në mënyrë të përmbledhur. RPA imiton veprimet njerëzore, ndërsa AI imiton mendimin njerëzor. Asnjë nga mjetet nuk është në gjendje të paraqesë 1:1 ose të veprimeve njerëzore ose mendimeve, por ato janë një përsëritje mjaft e mirë për të ndihmuar bizneset të automatizojnë detyrat me një shpejtësi, saktësi, ose aftësi që shkon shumë përtej aftësive tipike njerëzore.

Në botën e qenieve njerëzore, kemi nevojë si për mendime, ashtu edhe për veprime. Është martesa e këtyre mënyrave të qenies që e ka ndihmuar njerëzimin të ndërtojë, të krijojë dhe të lulëzojë. Ne mund të mendojmë për konvergjencën e RPA dhe IA në mënyrë të ngjashme.

Me pak fjalë, IA na lejon të shfrytëzojmë dhe zgjerojmë fuqitë e RPA-së për të arritur mundësi të reja dhe emocionuese.

Download post as PDF

Alex Zap Chernyak

Alex Zap Chernyak

Founder and CEO of ZAPTEST, with 20 years of experience in Software Automation for Testing + RPA processes, and application development. Read Alex Zap Chernyak's full executive profile on Forbes.

Get PDF-file of this post