RPA och AI är två spännande och innovativa IT-applikationer som ligger i framkant av den digitala transformationsrevolutionen. Båda teknikerna omformar arbetslivet genom att förstärka medarbetarna och inleda en ny era av produktivitet. Men även om RPA och AI har många likheter och beröringspunkter är de olika verktyg med sina egna styrkor och svagheter.
I den här artikeln förklarar vi skillnaden mellan automatisering och artificiell intelligens och visar var de används, hur de fungerar och hur de tillsammans hjälper moderna företag att gå mot en automatiserad framtid.
Definitioner av RPA och AI
Innan vi går in på de olika tillämpningarna och användningsområdena för
Robotic Process Automation (RPA)
och artificiell intelligens (AI), är det värt att grunda båda begreppen med definitioner.
1. Vad är RPA?
Robotic Process Automation (RPA) är en uppsättning tekniker som hjälper till att automatisera förutsägbara, regelbaserade affärsprocesser.
Arbetsflöden i företag består av många uppgifter. Vissa av dessa uppgifter kräver mänskligt beslutsfattande och bedömning. Många är dock repeterbara och förutsägbara. Det är denna andra kategori som RPA används för att automatisera.
Mycket av den programvara som vi älskar och använder idag är regelbaserad. Datorer är utmärkta på att utföra väldefinierade order med både snabbhet och noggrannhet. Så länge vi ger dem rätt instruktioner kan de obevekligt bearbeta information och utföra uppgifter.
RPA är samma sak. Men det är genom att utvidga samma funktioner till att omfatta olika applikationer, system och databaser som den blir riktigt bra och hjälper företagen. Kort sagt, RPA interagerar med olika applikationer på samma sätt som en människa gör. Den kan härma de klick, tangenttryckningar och musrörelser som sker vid interaktion mellan människa och dator och memorera dessa handlingar som en serie steg som aktiveras när en trigger eller ett visst villkor uppfylls.
Exempel på RPA-teknik
- API-integration
- Skript över plattformar
- Skript över applikationsgränser
- Digitala robotar eller “bots”
- GUI-inspelningsverktyg
- Gränssnitt utan kod
2. Vad är AI?
Artificiell intelligens (AI) är en uppsättning tekniker som efterliknar mänsklig kognition. Några av dessa mentala uppgifter är inlärning, resonemang, självkorrigering, objektigenkänning, beslutsfattande och förutsägelser. Även om denna gren av datavetenskapen har funnits sedan 1950-talet har den gjort stora framsteg under de senaste tio till femton åren.
AI används överallt. Generativ AI, förarlösa bilar och virtuella assistenter som Siri och Alexa skapar rubriker, men AI används också i mer prosaiska men praktiska tillämpningar som förutsägbar text, cybersäkerhet, bedrägeriskydd, sökmotorer, personlig marknadsföring och personliga rekommendationer samt dataanalys.
Den AI som vi har nu brukar kallas smal AI. Kort sagt efterliknar den mänsklig intelligens inom snäva områden – till exempel Deepminds AlphaGo eller olika program för taligenkänning. Men i framtiden förutspås AI gå från specialisering till mer generell intelligens som kan hantera ett bredare spektrum av uppgifter.
Exempel på AI-teknik
- Naturlig språkbehandling
- Maskininlärning
- Djupinlärning
- Teknik för datorseende
- Prediktiv analys
- Generativ AI
3. RPA vs AI vs ML
Det finns en hel del förvirring kring dessa tekniker, och vissa undrar över förhållandet mellan robotprocessautomatisering och maskininlärning.
För tydlighetens skull: maskininlärning (ML) är en typ av artificiell intelligens. Denna teknik använder algoritmer och statistiska modeller för att hitta mönster i stora datamängder. Därefter kan den generera värdefulla insikter eller göra förutsägelser. De viktigaste skillnaderna mellan Robotic Process Automation och Machine Learning är att RPA är explicit styrt, medan ML är fritt att upptäcka sina egna sätt att bearbeta data.
Maskininlärning för robotiserad processautomation är möjlig när RPA-verktyg kompletteras med AI. När RPA och maskininlärning används tillsammans är de därför en av de mest spännande utvecklingarna inom automation.
Tillämpningar av AI och RPA
På en ytlig nivå har RPA och AI många likheter i hur tekniken tillämpas inom affärsmiljöer. Båda verktygen handlar om att förlänga och förstärka mänsklig arbetskraft och göra det möjligt för företag att uppnå högre produktivitet, noggrannhet och effektivitet.
1. Tillämpningar av AI
AI används i en mängd olika branscher på flera anmärkningsvärda sätt, t.ex:
- Prediktiv analys
- Autonoma fordon
- Programvara för ansiktsigenkänning
- Cybersäkerhet
- Personlig anpassning
- Automatisering av marknadsföring
- Farmaceutisk läkemedelsdesign
- Upptäckt av bedrägerier
- Chatbots för kundtjänst
2. Tillämpningar av RPA
RPA
har fått stor spridning i näringslivet eftersom det kan utföra en mängd olika jobb, t.ex:
- Onboarding för kunder och anställda
- Generering av rapporter
- Datainmatning och migrering
- Automatiserad programvarutestning
- Anställnings- eller kreditupplysningar
- System för spårning av sökande
- Automatisering av kundkännedom
Dessa tillämpningar av AI och RPA är bara toppen av isberget. Båda teknikerna har anammats av många företag för att automatisera oändliga mängder uppgifter och därmed öka effektiviteten och noggrannheten.
AI och RPA: Skillnader och likheter
Det finns många beröringspunkter mellan RPA och AI, men det finns några viktiga skillnader som du behöver känna till.
Vad är skillnaden mellan AI och RPA?
1. Utveckling
Ett av de bästa sätten att överväga AI och RPA är de olika utvecklingsprocesserna bakom respektive programvara.
RPA är processdrivet. Utvecklarna kartlägger de uppgifter de vill automatisera och omvandlar stegen till ett datorskript som utför uppgifterna.
AI är datadriven. Den använder maskininlärning för att hitta mönster i stora datamängder, som sedan tränas för att producera utdata. När algoritmerna fungerar väl kan de ta emot ny input och bearbeta nya data för att besvara frågor, göra förutsägelser eller utlösa åtgärder.
2. Att tänka kontra att göra
Ett sätt att uttrycka skillnaden mellan artificiell intelligens och automatisering är att jämföra att tänka med att göra.
RPA utför sina uppgifter som en lojal arbetshäst. Den behöver inte tänka, den behöver bara göra.
AI använder däremot kognitiva processer som liknar mänskligt tänkande. Den kan läsa e-postmeddelanden och andra former av ostrukturerad data för att utvinna mening eller hitta mönster i data för att få fram insikter eller till och med förutsägelser. Med hjälp av maskininlärning kan AI-verktyg dessutom ständigt ta till sig ny information, lära sig av scenarier och förbättras över tid.
3. Hinder för tillträde
RPA har fått stor spridning eftersom det är kostnadseffektivt, snabbt att implementera och har en låg inlärningskurva.
AI är däremot mycket tekniskt, svårt att utbilda och dyrt, till stor del på grund av att det bygger på enorma datamängder.
4. Tillämpning i arbetsmiljöer
RPA har flera användningsområden, t.ex. datainmatning, skrapning av webbplatser och fakturahantering. Den är dock bäst lämpad för förutsägbara uppgifter med mycket tydliga steg.
Å andra sidan kan AI utföra ett bredare spektrum av uppgifter, till exempel komplex databehandling, intelligent beslutsfattande och till och med skapande av innehåll.
Vilka är likheterna mellan AI och RPA?
1. Automat
Både RPA och AI automatiserar uppgifter som traditionellt utfördes av mänskliga operatörer. Även om de använder olika tekniker och utför sina uppgifter på sina egna sätt, minskar de båda belastningen på den mänskliga arbetskraften.
Sammanfattningsvis kan båda verktygen både ersätta mänsklig arbetskraft och förstärka den mänskliga arbetskraften genom att mekanisera informationstekniska uppgifter.
2. Integration
RPA och AI kan integreras med befintliga affärssystem för att utöka deras kapacitet, göra verksamheten mer effektiv och till och med förlänga livslängden för äldre system.
3. Reducering av fel
Både AI och RPA är viktiga aktörer när det gäller att hantera mänskliga fel. Genom att mekanisera affärsprocesser kan företag minska de monetära kostnader och kostnader för anseende som uppstår till följd av misstag som kan förebyggas,
AI och RPA: Styrkor och svagheter
Inget verktyg är perfekt. Om du vill dra nytta av fördelarna med automatisering måste du förstå styrkorna och svagheterna med RPA och AI.
1. AI:s styrkor och svagheter
Låt oss utforska några av för- och nackdelarna med AI för automatisering
AI:s styrkor
- Kan lära sig på jobbet
- Ger större flexibilitet än RPA
- Kan bearbeta ostrukturerade data
Svagheter i AI
- Dyrt att utveckla
- Implementeringen är mycket teknisk
- Kräver stora datamängder för att träna
2. RPA:s styrkor och svagheter
Låt oss utforska några av för- och nackdelarna med RPA för automatisering
RPA:s styrkor
- Automatiserar noggrant uppgifter med hög volym
- Kostnadseffektiv
- Snabb och enkel implementering
Svagheter i RPA
- Det kan vara svårt att skala upp
- Kan inte bearbeta ostrukturerade data
- Endast lämplig för smala arbetsuppgifter
Fallstudier av RPA och AI
Det kanske enklaste sättet att förstå effekterna av och möjligheterna med en teknik är genom fallstudier. Här presenterar vi fallstudier för både RPA och AI för att visa dig hur de kan hjälpa ditt företag.
1. Fallstudie av RPA
En av USA:s 30 största banker med tillgångar på över 150 miljarder dollar lade ner mycket arbetstid på bolåneprocesser, inklusive datainmatning, dokumenthantering, verifiering av data med mera. Förutom det manuella arbetet var dessa arbetsflöden också utsatta för mänskliga fel. Banken samarbetade med Ernst & Young för att hitta en produktivitetsförbättrande lösning.
De använde en RPA-lösning som sömlöst kunde integreras i deras befintliga IT-infrastruktur för att hantera bolånerelaterade manuella uppgifter. Resultaten var häpnadsväckande, inklusive en 2-3 gånger högre effektivitet, besparingar på 1 miljon USD och en total eliminering av fel.
2. RPA Fallstudie artificiell intelligens
Expion Hälsa är ett Gaithersburg- och Maryland-baserat företag som erbjuder lösningar för kostnadshantering inom sjukvården. De hjälper sina kunder inom sjukförsäkring med information om skadereglering i en bransch som är ökänd för varierande prissättning och ockerpriser. Deras arbetsflöden var manuella, med försäkringsgivare som skickade in skadeanmälningar både elektroniskt och i pappersform. Genom att hantera krav på detta sätt begränsades deras team till cirka 75 krav per dag.
Att minska tiden per reklamation var ett problem. Men eftersom datan var ostrukturerad skulle en vanlig RPA-lösning inte fungera. De behövde en lösning som var förstärkt med AI, i synnerhet optisk teckenigenkänning och bearbetning av naturligt språk.
Genom att implementera en RPA + AI-programvara konverterade de pappersansökningar till PDF-filer och extraherade relevanta data innan de skickade prisinformationen till sitt interna system. Lösningen resulterade i en 600-procentig ökning av antalet krav som behandlades varje dag.
Hur väljer man mellan RPA och AI?
Att välja mellan RPA och AI handlar mindre om en kamp mellan de två typerna av teknik och mer om vilka processer du behöver automatisera. RPA är det bästa valet när du har standardiserade arbetsflöden, medan AI är bättre för scenarier där saker och ting är lite mer oklara.
Så en bättre fråga att ställa är: “Vilka situationer är bäst för RPA, och vilka är bäst för AI?”
Det bästa tillvägagångssättet är att tänka på den befintliga arbetsflödesprocess som du vill automatisera. Visualisera det eller kartlägg det genom att dela upp processen i steg. Låt oss använda några exempel för att illustrera poängen.
Scenario 1
Du är revisor på ett välbesökt byggföretag. En av de mest tidskrävande delarna av din arbetsdag är att registrera utgifter och se till att entreprenörer får ersättning för varor som köpts in för att slutföra jobb. Anställda måste ladda upp sina utgifter till en webbportal, där du registrerar dem och uppdaterar löneutbetalningen för att återspegla dessa siffror.
Använd RPA
Stegen här är förutsägbara och uppgifterna är strukturerade. Stegen kan se ut ungefär så här.
- När entreprenörer laddar upp en utläggsrapport triggas bot
- Bot öppnar kalkylbladet för kostnader och hämtar data
- Bot registrerar beloppet och syftet och fakturerar det till det relevanta kontot
- Boten öppnar också löneprogrammet och krediterar beloppet till entreprenörens konto.
Scenario 2
Återigen, du är revisor på en livlig byggfirma. Du har flera konton hos olika byggleverantörer. I slutet av månaden skickar de fakturor till dig via e-post. Varje företag har dock sina egna fakturamallar, vilket innebär att uppgifterna är ostrukturerade.
Använd AI
AI är ett samlingsnamn för olika tekniker, varav två är optisk teckenigenkänning och naturlig språkbehandling. Med hjälp av dessa tekniker kan du läsa och förstå de fakturor som dyker upp i din e-post och omvandla dem till strukturerade data. När din AI har analyserat informationen i ett strukturerat kalkylblad kan du använda RPA för att slutföra uppgiften och registrera eller till och med behandla fakturorna.
När ska man använda RPA och när ska man använda AI för processautomation checklista
Här är en snabb checklista som hjälper dig att förstå vilka processer som är bäst för RPA och vilka som är bäst för AI.
Använd RPA:
- När arbetsuppgifterna är omfattande, förutsägbara och regelbaserade
- När datainmatningen omfattar strukturerade data
- När processens resultat kan fastställas i början av processen
Använd AI:
- När processer är mycket varierande och kräver någon form av kognition, t.ex. komplext beslutsfattande
- När datainmatningen omfattar ostrukturerade data
- När arbetsflödets resultat är omöjligt att förutse i början av processen
Kommer AI att ersätta RPA?
Det finns ett ihållande narrativ bland media och vissa analytiker om att AI är en ostoppbar kraft som kommer att ersätta allt, inklusive mänskliga arbetare. Så vad innebär detta för RPA? Kommer AI att ersätta den också?
Alla förutsägelser om att AI kommer att ersätta RPA bygger på missförstånd om respektive teknik. Som vi har klargjort i den här artikeln har båda teknikerna många beröringspunkter, men att betrakta dem som konkurrerande verktyg är felaktigt.
Kanske beror en del av förvirringen på det faktum att AI kan komplettera RPA. Det är dock inte samma sak som att byta ut den. På samma sätt kan RPA-processer effektiviseras ytterligare med AI, men understrukturen är fortfarande RPA.
Så även om AI kan ersätta många mänskliga uppgifter, inklusive uppgifter som vanligtvis utförs av RPA-botar, är det mer sannolikt att teknikerna kommer att arbeta tillsammans i framtiden snarare än att ersätta varandra.
RPA är det första steget på vägen mot hyperautomatisering. För att nå dit krävs AI-teknik, t.ex. maskininlärning och dataanalys. Även om AI kommer att vara avgörande för att automatisera fördelarna med högre ordningstänkande, kommer själva uppgifterna att utföras av RPA-robotar. AI kommer att orkestrera och styra RPA, inte ersätta det.
Framtiden är inte Robotic Process Automation vs AI, utan Robotic Process Automation och AI.
Där AI och RPA möts
Det finns ett känt citat av Albert Einstein som lyder,
“Datorer är otroligt snabba, exakta och dumma. Människor är otroligt långsamma, felaktiga och briljanta. Tillsammans är de kraftfulla bortom all fantasi.”
Detta citat sätter fingret på vad datorer är bra på samtidigt som det understryker deras begränsningar. När det gäller högre tänkande, som kreativitet, abstrakta resonemang eller komplext beslutsfattande – eller i princip allt som inte handlar om att följa rutinmässiga, stegvisa instruktioner – kan datorer inte konkurrera med mänskliga hjärnor. På många sätt är AI ett försök att överbrygga klyftan mellan människor och datorer och skapa ett partnerskap som kombinerar det bästa av två världar.
Den ofattbara kraft som Einstein talade om är närvarande i förhållandet mellan AI och RPA. AI:s förmåga att simulera olika aspekter av mänsklig kognition i kombination med RPA:s snabbhet och noggrannhet är den punkt där de båda verktygen sammanstrålar. Gränserna för vad RPA kunde åstadkomma drogs en gång i tiden vid punkter som krävde mänskligt beslutsfattande. Men genom att utöka dessa system med AI försvinner dessa gränser, vilket gör att företagen kan automatisera ett bredare spektrum av uppgifter och få ut fler fördelar.
När RPA och AI kombineras skapar de en tredje teknisk kategori som kallas Intelligent Automation (IA) eller Intelligent Process Automation (IPA). I detta “det bästa av två världar”-scenario kan företag använda RPA-verktyg som kan lära sig av sin omgivning genom maskininlärning (ML).
Fördelen är att du kan öka komplexiteten i den process du vill automatisera eftersom AI hjälper till att ta bort några av flaskhalsarna, till exempel att hantera ostrukturerade data eller fatta beslut.
Ett av de mest spännande områdena för konvergensen mellan AI och RPA är
testautomatisering
. I vår alltmer digitaliserade värld kommer programvara och mobila applikationer att fortsätta att förbättra affärsverksamheten. Det har inte ens gått 20 år sedan smartphones blev vanliga. Under den tiden har de revolutionerat våra liv och gjort det möjligt för oss att hålla kontakten och arbeta på nya sätt.
Nyckeln till dessa framsteg är mjukvaruutveckling. Det är dock en notoriskt tidskrävande och dyr process. Testautomatiseringsverktyg som drivs av AI och RPA kan bidra till att minska den tid och de pengar det kostar att få ut produkter på marknaden.
Hur testautomatisering förbättras av AI och RPA
Automatisering av programvarutest brukade vara en manuell process. Det var dyrt och tidskrävande och förlängde i slutändan utvecklingslivscykeln. Det är dock ett så kritiskt skede att utgivare och utvecklare inte hade något annat val än att lägga resurser på processen. Även om dessa problem och deras symptom fortfarande existerar idag, erbjuder automatisering av programvarutester en utmärkt lösning.
Testautomatisering innebär att man använder specialprogramvara för att validera och testa datorprogram. Det använder vanligtvis grafiska användargränssnitt (GUI) och programmeringsgränssnitt (API) för att utföra en mängd olika tester, från end-to-end-testning till kontinuerlig validering av ny kod.
Användningen av AI och RPA inom programvarutestning är verkligen spännande. Några av de uppenbara fördelarna är att man sparar tid och pengar. Den verkliga potentialen ligger dock i förmågan till autonom exekvering av kod som testar, diagnostiserar och läker sig själv. Om man lägger till det faktum att generativa AI-verktyg kan skriva kod är det rimligt att säga att vi står inför en speciell tid i mänsklighetens historia.
Eftersom efterfrågan på snabbare programvarureleaser har ökat under de senaste åren, har DevOps och Agile-metoder kompletterats med CI/CD. Nu står RPA och AI-testautomatisering inför att få en liknande inverkan. Denna situation har lett till en ökning av antalet verktyg för testautomatisering, varav vi ska titta närmare på några nedan.
Bästa testautomatiseringsverktygen 2023
Här är några av de bästa verktygen för testautomatisering på marknaden.
Autify
Autify är ett AI-drivet verktyg för testautomatisering. Tack vare ett intuitivt användargränssnitt och funktioner utan kod gör Autify det möjligt för QA-team att testa i sin webbläsare. Verktyget kan hantera webb- och mobilapplikationer och har en självläkande AI. Autify integreras sömlöst med CI/CD-verktyg, Jenkins och till och med Slack.
AvoAssure
AvoAssure är ett no-code testverktyg som möjliggör end-to-end testautomatisering för icke-tekniska team. Produkten underlättar plattformsoberoende testning på webb, dator, mobil och mycket mer. Slutligen har den bra rapporteringsfunktioner och massor av integrationsalternativ.
Cypress
Cypress är ett end-to-end ramverk för testautomatisering baserat på JavaScript. Det byggdes för att göra det enkelt att testa webbapplikationer. Enkelhet är nyckeln till Cypress, vilket framgår av dess slimmade uppbyggnad och minimala beroenden.
testRigor
testRigor är en solid helhetslösning för testning. Testautomatiseringsverktyget är kodfritt och stöder webb, mobil och API:er. Testerna är i allmänhet snabba, stabila och korrekta, och tack vare dess plattforms- och webbläsaroberoende funktionalitet växer den gradvis i popularitet.
Dramatiker
Playwright är ett annat populärt testautomatiseringsverktyg som är byggt för end-to-end-testning av webbapplikationer. Det är plattformsoberoende och stöder de flesta renderingsmotorer och flera programmeringsspråk. Lägg därtill Visual Studio Code-väljaren och Mobile Emulator-funktionen, så förstår du varför många utvecklare tolererar den bristande användarvänligheten.
Även om de fem verktyg som vi har listat ovan alla har fantastiska funktioner, saknar de kraften hos en toppmodern lösning som kombinerar både RPA och testautomatisering.
ZAPTEST erbjuder toppmoderna verktyg för testautomatisering och RPA. Båda funktionerna är tillgängliga till en fast kostnad med obegränsade licenser. När vi går mot hyperautomatisering och automatiserad mjukvaruutveckling kommer hållbara testverktyg för desktop-, browser- och mobilapplikationer att spela en avgörande roll för mjukvaruutvecklare och företag som skapar skräddarsydda program. ZAPTEST kan hjälpa dig i varje steg på vägen.
Framtiden för AI och RPA
Vid det här laget borde det stå klart att framtiden för AI och RPA är sammanflätade. Båda teknikerna möjliggör digital transformation och gör det möjligt för företag att arbeta hårdare, snabbare och bättre, samtidigt som de anställda kan ägna sig åt kreativa, värdedrivna uppgifter.
I takt med att utvecklingen mot total automatisering fortsätter är det spännande att fundera på vart raketen är på väg. Det målet är hyperautomation.
Hyperautomation är ett sätt att tänka. Det beskriver ett synsätt där varje process som är möjlig att automatisera automatiseras. En stor del av denna framtid kommer att omfatta RPA-maskininlärning. I takt med att omvärlden förändras och blir mer oförutsägbar måste organisationerna bli mer flexibla för att behålla sin konkurrenskraft. Hyperautomation kommer att möjliggöra dessa justeringar samtidigt som noggrannheten och produktiviteten ökar, felen minskar och kundservice och personalisering alltid är tillgänglig.
AI mot RPA: Avslutande tankar
När det kommer till kritan kan skillnaden mellan AI och RPA sammanfattas på ett kortfattat sätt. RPA efterliknar mänskliga handlingar, medan AI efterliknar mänskligt tänkande. Inget av verktygen kan återge mänskliga handlingar eller tankar i 1:1, men de är tillräckligt bra för att hjälpa företag att automatisera uppgifter med en hastighet, noggrannhet eller förmåga som går långt utöver den typiska mänskliga förmågan.
I människornas värld behöver vi både tänkande och handlingar. Det är kombinationen av dessa sätt att vara som har hjälpt mänskligheten att bygga, skapa och frodas. Vi kan tänka på konvergensen mellan RPA och AI på samma sätt.
Kort sagt ger AI oss möjlighet att utnyttja och utöka RPA:s krafter för att nå nya och spännande möjligheter.
