fbpx
მენიუ
ხელოვნური ინტელექტი და რობოტები – AI VS RPA

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.

გაიგეთ მეტი RPA რობოტების შესახებ
დაგვიტოვე საკონტაქტო
ნახე მსგავსი სტატიები
ინფოგრაფიკი – ახალი კანონი პერსონალურ მონაცემთა დაცვის შესახებ

ინფოგრაფიკი – ახალი კანონი პერსონალურ მონაცემთა დაცვის შესახებ

პერსონალურ მონაცემთა დაცვის შესახებ ახალი კანონის ამოქმედებამდე სულ უფრო ცოტა დრო რჩება. შეგახსენებთ, რომ 2024 წლის 1 მარტიდან ძალაში შედის განახლებული კანონი პერსონალური მონაცემების შესახებ. კანონი ვრცელდება ყველა ბიზნეს სუბიექტზე, რომელიც ჩართულია დიდი მოცულობის პირადი ინფორმაციის მოპოვებაში, შენახვასა და დამუშავებაში. დამატებით ვალდებულებებს შორის მნიშვნელოვან სიახლეს...
21 თებერვალი
BDO Digital-ის 2023 წლის შეჯამება და 2024 წლის ტექნოლოგიური პროგნოზი

BDO Digital-ის 2023 წლის შეჯამება და 2024 წლის ტექნოლოგიური პროგნოზი

2023 წლის დასასრულს, მოხარულები ვართ, გაგიზიაროთ ჩვენი მოგზაურობა და მიღწევები. BDO Digital-ში, ეს იყო ინოვაციური პროექტებისა და ახალი შესაძლებლობების წელი. ჩვენ მუდმივად ვზრუნავთ, შევქმნათ ბიზნესისთვის  დამატებითი ღირებულება, ინოვაციური ტექნოლოგიებით, სერვისებით, ბაზარზე მრავალწლიანი გამოცდილებითა და განვითარებაზე ორიენტირებული გუნდით. გაეცანით BDO Digital-ის ინდუსტრიულ გადაწყვეტებსა და ტექნოლოგიებს ციფრული...
26 დეკემბერი
BDO USA: 2024 წლის პროგნოზები ტექ ინდუსტრიისთვის

BDO USA: 2024 წლის პროგნოზები ტექ ინდუსტრიისთვის

გასული წელი ტექ ინდუსტრიისთვის გამოწვევებით სავსე იყო - ეკონომიკური არასტაბილურობა, მაღალი ინფლაცია, მაღალი საპროცენტო განაკვეთები - ამ ყველაფერმა ინდუსტრიას მიდგომების გადახედვა აიძულა. გამოწვევების მიუხედავად, გასაოცარი წინსვლაც ვნახეთ, განსაკუთრებით გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის (AI) მიმართულებით, რომელმაც ახალo ტექნოლოგიური ეპოქა შექმნა. ცხადია, ახალი ტექნოლოგიების განვითარებასთან ერთად, ბიზნესისთვის ახალი...
25 დეკემბერი
რეპორტი: Techtonic States

რეპორტი: Techtonic States

ბიზნეს ლიდერების 84% ამბობს, რომ ტექნოლოგიებისადმი საზრიანი მიდგომა, დანერგვა და ადაპტაცია გადაწყვეტს ბიზნესის წარმატებას დღევანდელ, მუდმივად ცვალებად და გამოწვევებით სავსე ბიზნეს სამყაროში. „Techtonic States“– (ტექტონიკური სახელმწიფოები) არის BDO Digital-ის მიერ ჩატარებული ინოვაციური საავტორო კვლევა, რომელიც განიხილავს ოთხი განსხვავებული სამყაროს არსებობის სცენარს 2026 წლისთვის და მათ...
19 დეკემბერი