თანამედროვე ორგანიზაციები შედგება როგორც მარტივი, ისე რთული გადაწყვეტილების მიღების პროცესებისგან, შესაბამისად პროცესების ნაწილს ესაჭიროება დამატებითი ტექნოლოგიები სამუშაო ნაკადების სრულ სპექტრის მოსაგვარებლად. სპექტრის ერთ მხარეს დევს RPA, რომელიც ვითარდება სისტემებში, რომლებსაც აქვთ მკაფიო, მონაცემების სტანდარტული ნაკადი და განმეორებადი ციფრული აქტივობები. მეორე მხარეს არის ხელოვნური ინტელექტი, რომელსაც შეუძლია გააძლიეროს და გააუმჯობესოს ადამიანის გადაწყვეტილების მიღება რთულ პროცესებში.

AI და RPA არის ორი განსხვავებული ტექნოლოგია, რომელსაც  უნიკალური შესაძლებლობები აქვს. AI გამოიყენება რთული პრობლემების გადასაჭრელად და გადაწყვეტილებების მისაღებად მონაცემთა ანალიზის საფუძველზე, ხოლო RPA გამოიყენება განმეორებადი და წესებზე დაფუძნებული ამოცანების ავტომატიზაციისთვის. ხელოვნური ინტელექტი უფრო შესაფერისია იმ ამოცანებისთვის, რომლებიც მოითხოვს შემეცნებით უნარებს და უფრო ადაპტირებადია ახალ სიტუაციებთან, ხოლო RPA უფრო შესაფერისია იმ ამოცანებისთვის, რომლებიც მოითხოვს განმეორებით მოქმედებებს და შემოიფარგლება იმ ამოცანებით, რომელთა შესრულებაც დაპროგრამებულია. ორივე ტექნოლოგიას აქვს ინდუსტრიების გარდაქმნის და ეფექტურობის გაზრდის პოტენციალი, მაგრამ ისინი სათანადოდ უნდა იქნას გამოყენებული დაკისრებული ამოცანის მიხედვით.

AI – ხელოვნური ინტელექტი

ხელოვნური ინტელექტი გულისხმობს კომპიუტერული სისტემების შექმნას, რომლებსაც შეუძლიათ შეასრულონ დავალებები, რომლებიც ჩვეულებრივ ადამიანის ინტელექტს, კოგნიტურ შესაძლებლობებს მოითხოვს როგორიცაა: ვიზუალური აღქმა, მეტყველების ამოცნობა, გადაწყვეტილების მიღება და ენის თარგმნა. AI შეიძლება დაიყოს რამდენიმე კატეგორიად, მათ შორის მანქანური სწავლება, ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP) და ღრმა სწავლება.

1. მანქანური სწავლება არის ხელოვნური ინტელექტის ქვეჯგუფი, რომელიც საშუალებას აძლევს მანქანებს ისწავლონ მონაცემებიდან და გააუმჯობესონ თავიანთი შესაძლებლობები.
2. NLP არის ხელოვნური ინტელექტის ტიპი, რომელიც კომპიუტერებს საშუალებას აძლევს ენის გენერირების და ინტერპრეტაციის.
3. ღრმა სწავლება არის მანქანათმცოდნეობის ქვეჯგუფი, რომელიც გულისხმობს ნერვული ქსელების გამოყენებას ადამიანის ტვინის სიმულაციისთვის.

მეორეს მხრივ, RPA არის ტექნოლოგია, რომელიც იყენებს პროგრამულ რობოტებს განმეორებადი და წესებზე დაფუძნებული ამოცანების ავტომატიზაციისთვის. RPA რობოტები შეიძლება დაპროგრამდეს ადამიანის მოქმედებების იმიტირებისთვის, როგორიცაა აპლიკაციებში შესვლა, მონაცემების კოპირება და ჩასმა და ფორმების შევსება. ისინი შექმნილია იმისთვის, რომ იმუშაონ არსებულ სისტემებსა და ინტერფეისებში, ძირითადი ინფრასტრუქტურის მნიშვნელოვანი ცვლილებების საჭიროების გარეშე. RPA რობოტებს შეუძლიათ უფრო სწრაფად და ზუსტად შეასრულონ დავალებები, ვიდრე ადამიანებს იმუშავონ უწყვეტად.

მიუხედავად იმისა, რომ AI და RPA ორივე გამოიყენება ამოცანების ავტომატიზაციისთვის, ისინი განსხვავდებიან რამდენიმე ძირითად ასპექტში:

1. AI გამოიყენება რთული პრობლემების გადასაჭრელად და გადაწყვეტილებების მისაღებად მონაცემთა ანალიზის საფუძველზე, ხოლო RPA გამოიყენება განმეორებადი და წესებზე დაფუძნებული ამოცანების ავტომატიზაციისთვის.
2. AI შექმნილია იმისთვის, რომ ისწავლოს და გაუმჯობესდეს დროთა განმავლობაში, ხოლო RPA, როგორც წესი, დაპროგრამებულია კონკრეტული ამოცანების შესასრულებლად და არ სწავლობს გარემოდან.
3. ხელოვნური ინტელექტი მოითხოვს მნიშვნელოვან რაოდენობას მონაცემთა და გამოთვლითი სიმძლავრის ეფექტურად ფუნქციონირებისთვის, ხოლო RPA შეიძლება განხორციელდეს მინიმალური ინფრასტრუქტურული ცვლილებებით.
4. უფრო მეტიც, ხელოვნური ინტელექტი უფრო შესაფერისია დავალებების შესასრულებლად, რომლებიც მოითხოვს კოგნიტურ უნარებს, როგორიცაა მონაცემების ანალიზი, შაბლონების ამოცნობა და გადაწყვეტილებების მიღება. ამის საპირისპიროდ, RPA უფრო შესაფერისია ამოცანებისთვის, რომლებიც მოითხოვს განმეორებით, წესებზე დაფუძნებულ მოქმედებებს, როგორიცაა მონაცემთა შეყვანა, ინვოისის დამუშავება და მომხმარებელთა მომსახურება.
5. AI უფრო ადაპტირებადია ახალ სიტუაციებთან და შეუძლია გაუმკლავდეს უფრო რთულ ამოცანებს, ხოლო RPA შემოიფარგლება იმ ამოცანებით, რომლის შესასრულებლადაც არის დაპროგრამებული.

ერთად, RPA და AI მნიშვნელოვან როლს ასრულებენ ოპერაციული ეფექტურობის გაძლიერებაში და მნიშვნელოვან როლს თქვენი კომპანიის მუშაობის პროცესის გარდაქმნაში.

არსებობს კარგი წესი, რომელიც დაგეხმარებათ გაარკვიოთ, რომელი ტექნოლოგიაა საუკეთესო გამოსავალი პროცესის გასაუმჯობესებლად AI თუ RPA:
დაიწყეთ თქვენი ავტომატიზაციის მოგზაურობა ჯერ იმ პროცესებით, რომლებზეც შეგიძლიათ მარტივად შექმნათ გონებაში რუკა და შემდეგ დაამატოთ AI სამუშაო პროცესებს, რომლებიც ძალიან რთულად ითვლება. RPA მოგცემთ რობოტულ ცენტრს ტრანსფორმაციის დასაწყისში, და შეგიქმნით ავტომატიზაციის საფუძველს, რომელიც მოგვიანებით შეგიძლიათ გააფართოვოთ AI-ით.

RPA ასუფთავებს და „ვარცხნის“ ძირითად პროცესებს, რათა უზრუნველყოს ადვილად ინტეგრირებული ჩარჩო. ამ საფუძვლის გარეშე, ხელოვნური ინტელექტის ინტეგრირებისთვის შესვლის ბარიერი გაცილებით მაღალია. მას შემდეგ რაც შეარჩევთ და ავტომატიზირებთ მარტივი პროცესების პირველ ფენას, დროა გადახედოთ იმ სამუშაო პროცესებს, რომლებიც მიჩნეულია „ზედმეტად რთულად“  RPA-სთვის. ეს იქნება თქვენი „კლიენტები“ AI-სთვის.

ავიღოთ, მაგალითად, დიფერენციალური დიაგნოსტიკის პროცესები საავადმყოფოებში, რომლებიც მიზნად ისახავს ახალი კორონავირუსის (COVID-19) დიაგნოსტიკას.

RPA-ს გამოყენებით საავადმყოფოებს შეუძლიათ შექმნან პროგრამული რობოტები, რომლებიც ათვალიერებენ COVID-19 სიმპტომების ერთობლიობას, როგორიცაა მაღალი სიცხე და სხეულის ტკივილები და აფრთხილებენ სამედიცინო პროფესიონალებს ახალი შემთხვევების შესახებ. მაგრამ RPA შემოიფარგლება თავდაპირველი “დიახ ან არა” სტილის მიღების კითხვებით და არ შეუძლია ადეკვატურად შეაფასოს უფრო რთული კრიტერიუმები (რომლებიც ბევრია ჯანდაცვის დაწესებულებებში). RPA-ს შეუძლია ამ საბაზისო პაციენტის მონაცემების კონსოლიდაცია, რომელიც AI-ის საშუალებას მისცემს უფრო მოწინავე, პროგნოზირებადი პროცესის ანალიზისთვის.

რეალურ ცხოვრებაში საავადმყოფოებს შეუძლიათ დაასრულონ RPA-ის საშუალებით პაციენტების საწყისი სკრინინგი და შემდეგ გამოიყენონ ხელოვნური ინტელექტი რენტგენის სხივების ინტერპრეტაციისთვის. მაგალითად UiPath AI Computer Vision შეიძლება გამოყენებულ იქნას პაციენტებში COVID-19-თან დაკავშირებული პნევმონიის ინდიკატორების გამოსავლენად და მკურნალობის რეკომენდაციების მისაღებად.