AI vs ML vs RPA: podobieństwa, różnice i zastosowania biznesowe

Mówiąc o automatyzacji biznesu, ludzie zwykle myślą o maszynach i robotach. Sedno sięga jednak znacznie głębiej, niż się na pierwszy rzut oka wydaje. Według Gartnerdo 2024 roku firmy obniżą koszty operacyjne o 30 procent, łącząc technologie hiperautomatyzacji z przeprojektowanymi procesami operacyjnymi.

Ludzie działają w zgodzie ze swoim inteligentnym umysłem i aparatem proceduralnym, a współczesna robotyka ma te same możliwości technologiczne. W efekcie technologia automatyzacji procesów biznesowych rozwinęła się dzięki Robotic Process Automation (RPA), które wykonuje powtarzalne zadania, a wzmocnione przez AI zrobiło ogromny krok naprzód. 

Czym jest RPA? Czym są AI i ML? Jaka jest między nimi różnica i jak można je wykorzystać w procesach biznesowych? 

W tym artykule przyjrzymy się, jak te technologie się łączą i jak działają w klasycznym ujęciu. Czytaj dalej, żeby poznać prawdziwe przypadki, w których RPA wzmocnione o AI/ML wnosi istotną wartość do business intelligence.

Czym jest RPA?

Robotic Process Automation to technologia automatyzacji działająca jak oprogramowanie zaprojektowane, by rozpoznawać wzorce pracy ludzi, obsługiwać procesy oparte na regułach i ostatecznie automatyzować pracę ręczną. Ta technologia ma odciążyć nas od powtarzalnych, żmudnych, masowych i czasochłonnych zadań. 

Dzięki gotowym procesom technologia RPA jest zorientowana na proces, co oznacza, że Twój biznes można usprawnić przez połączoną komunikację w ramach zdigitalizowanych systemów. Dlaczego to ważne dla Twojej firmy? RPA to najskuteczniejsze narzędzie do maksymalizowania efektywności, poprawy doświadczenia klienta i automatyzacji przepływów pracy. 

Możliwości Robotic Process Automation pozwalają odtwarzać złożone interakcje i czynności ludzi. Programy RPA (boty) potrafią:

• Wyciągać dane ustrukturyzowane lub półustrukturyzowane
• Łączyć się z API systemów
• Wypełniać formularze
• Przenosić i kopiować pliki
• Otwierać maile i załączniki
• Logować się do aplikacji
• Automatyzować dane na potrzeby integracji aplikacji CRM i ERP 

RPA potrafi na przykład zdziałać niesamowite rzeczy przy obsłudze faktur. Zamiast ręcznie wyszukiwać i pobierać faktury, bot RPA automatyzuje ręczne części tej pracy i tworzy dokument w oprogramowaniu księgowym. Żeby jednak proces był kompletny, RPA potrzebuje algorytmów ML, które inteligentnie „przeczytają” faktury. Aby uchwycić wszystkie różnice i podobieństwa między RPA, AI a technologiami ML , przejdźmy do kolejnych sekcji. 

Czym jest AI?

Sztuczna inteligencja symuluje ludzką inteligencję i potrafi podejmować decyzje poznawcze. W przeciwieństwie do RPA, które po prostu naśladuje działania człowieka, AI opiera się na danych i skupia na wyniku. Oznacza to, że gdy mamy duże ilości nieustrukturyzowanych danych, algorytmy AI potrafią analizować wzorce informacji na podstawie czasu, miejsca itd., korelować dane i odpowiednio nimi zarządzać. Dzięki zdolnościom poznawczym sztuczna inteligencja wzmacnia każdą formę automatyzacji i nadaje się do bardziej złożonych zadań opartych na decyzjach. Do popularnych zastosowań AI należą:

• Rozpoznawanie obrazów
• Rozpoznawanie mowy
• Generowanie języka naturalnego
• Analiza sentymentu
• Chatboty

Porównując RPA (które korzysta z ustrukturyzowanych danych wejściowych) z AI (które buduje własną logikę na podstawie danych nieustrukturyzowanych), procesy AI można podsumować tak:

1. Uczenie się (pozyskiwanie informacji i reguł kontekstowych).
2. Wnioskowanie (wyciąganie wniosków na podstawie analizy danych).
3. Samokorekta (uczenie się na sukcesach i porażkach).

RPA a AI

Mówiąc prosto, porównanie RPA i AI to jak „robienie kontra myślenie” albo mięśnie i mózg. Różnica między tymi dwoma pojęciami tkwi w tym, na czym się skupiają: 

• RPA → skupione na procesie
• AI → oparte na danych

Wyżej wspomnieliśmy o zdolności RPA do automatyzowania rutynowej pracy na przykładzie obsługi faktur. RPA potrafi wyszukać i pobrać faktury oraz utworzyć dokumenty metodą „kopiuj-wklej”, ale do wyciągnięcia właściwych danych (nazwy dostawcy, numeru faktury, opisu produktu itd.) oraz inteligentnej interpretacji i obsługi zmienności potrzebne są algorytmy AI.  

Przy jawnie zaprogramowanych czynnościach w robotic process automation bot nie jest w stanie wyciągnąć konkretnych informacji z każdej otrzymanej faktury. Dlatego do gry wkracza AI, żeby odczytać dane tak, jak zrobiłby to człowiek. 

Żeby uzyskać dane dobrej jakości, AI potrzebuje algorytmów ML, które trzeba wytrenować tak, by rozpoznawały dane (np. faktury) szybciej i skuteczniej niż ludzie. 

ML jako integralna część AI

Uczenie maszynowe to zastosowanie AI, które potrafi samodzielnie przetwarzać dane i uczyć się z nich przez rozpoznawanie wzorców w ogromnych zbiorach, bez stałego nadzoru programistów. Dzięki automatycznemu budowaniu modeli analitycznych uczenie maszynowe daje algorytmom komputerowym możliwość uczenia się z doświadczenia, dzięki czemu trafnie przewidują na podstawie danych.

W ML systemy komputerowe wykorzystują złożone dane, żeby rozpoznawać wzorce i podejmować właściwe decyzje. Zamieniają informacje w wiedzę. Weźmy przykład Spotify czy Netflix , które wykorzystują ML, żeby zaproponować Ci cotygodniową playlistę albo dopasowane rekomendacje treści, które prawdopodobnie Ci się spodobają. Korzystając z Twoich danych, algorytmy ML uczą się z doświadczenia, przez co w dłuższej perspektywie automatycznie stają się lepsze i trafniejsze. 

Wpływ AI na RPA

Wiele żmudnych przepływów pracy może wydawać się dla RPA proste, ale w bardziej dynamicznych środowiskach robotic process automation potrzebuje zdolności poznawczych, żeby radzić sobie z bardziej złożonymi kwestiami. Wyposażone w AI, RPA daje firmom ogromne możliwości radzenia sobie z dużymi wolumenami danych, co prowadzi do wysoce zautomatyzowanych operacji opartych na danych, a te z kolei zastąpią ludzką interwencję w zarządzaniu botami i przetwarzaniu danych nieustrukturyzowanych. Pracownicy mogą dzięki temu bardziej skupić się na decyzjach biznesowych niż na powtarzalnych zadaniach. 

RPA wzmocnione technologiami ML pozwala automatyzować zadania wymagające wysiłku poznawczego, a nawet naprawiać ludzkie pomyłki. 

Popularne zastosowania RPA i AI w różnych branżach

Jak już wspomniano, procedur RPA nie da się dostosować bez udziału człowieka; technologie RPA potrafią jednak zrobić duży krok naprzód w połączeniu z poznawczymi technologiami AI, takimi jak przetwarzanie języka naturalnego, na przykład. To wzmocnione podejście łączące RPA i AI nazywa się Intelligent Process Automation (IPA). 

Deep learning i technologie poznawcze przekształcają tradycyjną automatyzację opartą na regułach, wzbogaconą o zdolność podejmowania decyzji. Pomyśl tylko o możliwościach, jakie IPA może dać Twojemu biznesowi:

• Wyższa efektywność
• Ograniczenie ryzyk operacyjnych
• Krótsze czasy reakcji
• Lepsze doświadczenia klientów
• Wyższa wydajność i produktywność pracowników

Zobaczmy, jak powstają procesy i jak rodzą się inteligentne przepływy pracy:

RPA → zastępuje ręczne kliknięcia

NLG → interpretuje komunikaty tekstowe i głosowe

ML → podejmuje niezaprogramowane decyzje oparte na regułach

Agenci poznawczy → podsuwają klientom sugestie

Do głównych dostawców RPA napędzanych algorytmami AI i ML należą: Automation Anywhere, Blue Prism, UIPath i Workfusion. 

Zastosowanie nr 1: RPA + przetwarzanie języka naturalnego (NLP) = lepsza obsługa klienta

RPA potrafi zbierać informacje z wielu źródeł (rozmów, maili, czatów itd.), żeby automatyzować procesy back-office, a algorytmy NLP umożliwiają inteligentne przetwarzanie danych i podejmowanie decyzji na ich podstawie. 

Technologie NLP pozwalają botom RPA usprawnić procesy obsługi klienta przy minimalnym udziale człowieka. Oto przykłady:

1. Algorytm NLP potrafi zrozumieć ludzką mowę i transkrybować ją z rozmów telefonicznych.
2. NLP może ocenić cel wiadomości e-mail i przez wirtualnych asystentów wysłać automatyczne odpowiedzi, zapewniając pełną automatyzację procesu bez udziału ludzi. 
3. Algorytmy oparte na LNP mogą automatycznie tworzyć raporty na podstawie danych dostarczonych przez RPA. 

Zastosowanie nr 2: RPA + analiza predykcyjna = bezpieczne transakcje finansowe

W połączeniu z analizą predykcyjną robotic process automation pozwala nie tylko automatyzować procesy, ale też wykorzystywać zebrane dane do przyszłych decyzji i prognoz w obszarze finansów i compliance. 

W finansach cyfrowych zawsze istnieje ryzyko utraty reputacji albo straty finansowej. Firmy finansowe mogą więc wykorzystać wykrywanie oszustw i RPA, żeby zbierać dane o transakcjach użytkownika z wielu źródeł i przetwarzać je systemami predykcyjnymi, tworząc pogłębione wnioski biznesowe. W efekcie RPA napędzane technologią ML potrafi nie tylko wykrywać oszustwa i sygnały ostrzegawcze, ale też zapobiegać im w przyszłości. 

To zastosowanie sprawdzi się przy:

• Zakupach online
• Transakcjach kartowych
• Obsłudze roszczeń ubezpieczeniowych

Zastosowanie nr 3: RPA + chatboty = udany CX w handlu

Razem RPA i chatboty napędzane ML potrafią nie tylko wykonać zadanie w handlu internetowym, ale też poprawić doświadczenie klienta, precyzyjnie realizując złożone czynności — na przykład zwiększenie liczby sztuk w zamówieniu czy zmianę daty dostawy. Algorytmy ML interpretują zapytania klientów i przekazują te dane botowi RPA, żeby wykonał zadanie. 

Taka tandemowa współpraca botów RPA i AI poprawia doświadczenie klienta, co przekłada się na lepsze wyniki biznesowe i wyższe przychody. 

Co wybrać dla swojej firmy? 

Poznając powyższą specyfikę każdej z technologii automatyzacji, jesteś o krok bliżej wyboru właściwego rozwiązania dla cyfrowej transformacji swojej organizacji. Decyzja o tym, którą technologię wdrożyć w projekcie, wciąż może być jednak trudna, bo wdrożenie RPA albo AI (lub obu) zależy od konkretnego przypadku i celu.

Częstym nieporozumieniem jest traktowanie AI jako zaawansowanego poziomu RPA. Oba pojęcia to wzmocnione podejście do poprawy wyników biznesowych, prowadzące nie tylko do automatyzacji procesów, ale i do IPA (intelligent process automation), które wymaga dopasowywania wzorców oraz rozpoznawania głosu i twarzy. 

My w Ideamotive możemy pomóc Ci lepiej zrozumieć, czym są RPA i AI, poznając bliżej potrzeby i wymagania Twojego biznesu. Jeśli szukasz najlepszych specjalistów do zatrudnienia, odezwij się do nas, a omówimy Twój pomysł, projekt czy produkt. Zapewnimy doradztwo techniczne oraz specjalistów RPA i ekspertów AI biegłych w tych technologiach, dopasowanych do Twojego produktu i branży.