RPA dan AI: konvergensi memperluas otomatisasi kognitif

Integrasi antara Robotic Process Automation (RPA) dan Artificial Intelligence (AI) secara radikal mengubah batas-batas automation.If perusahaan sebelum robot dibatasi untuk tugas-tugas sederhana dan berulang, mereka sekarang mendapatkan keterampilan kognitif untuk menafsirkan dokumen tidak terstruktur, membuat keputusan cerdas dan berurusan dengan pengecualian kompleks dalam proses kritis seperti proses BPM.

Dalam dekade terakhir, RPA tradisional telah mendominasi proyek otomatisasi, dengan mengotomatisasi tugas yang berulang dan berbasis aturan, menjalankan prosedur terstruktur tanpa lelah dan tanpa kesalahan. Namun, dengan sendirinya, RPA memiliki keterbatasan & TEKNOLOGI tergantung pada input yang terdefinisi dengan baik dan tidak “entende” informasi semi-format atau kontekstual.

Kedatangan AI telah mengubah lanskap ini. RPA Kognitif (atau Intelligent Process Automation, IPA) adalah evolusi logis dari RPA: dengan mengintegrasikan algoritma AI dan pembelajaran mesin, robot menjadi lebih pintar, lebih mudah beradaptasi dan mampu belajar.

Hal ini memungkinkan otomatisasi yang lebih dinamis dalam skenario yang berubah secara konstan. Namun, penting untuk menyoroti bahwa AI saja tidak menyelesaikan pengecualian, karena salah tafsir dapat terjadi. Untuk kasus-kasus ini, sangat penting untuk mengintegrasikan aturan terstruktur dan penggunaan alat seperti BPM (Manajemen Proses Bisnis), yang mengarahkan kegiatan untuk intervensi manusia secara terorganisir, memastikan manajemen total proses, bahkan dalam menghadapi kegagalan atau inkonsistensi AI.

Data tidak terstruktur: dari tantangan ke peluang

Sekitar 80% data perusahaan tidak terstruktur & ini mencakup teks gratis, gambar, dokumen PDF, catatan suara, email, dan banyak lagi.

Konten ini selalu menjadi tantangan: komputer tradisional tidak menafsirkannya dengan mudah. Kombinasi RPA dengan AI telah memecahkan teka-teki ini. Melalui teknik Natural Language Processing (PLN), bot sekarang memahami dan mengekstrak informasi dari teks dan email; dengan visi komputer dan algoritma OCR, mereka dapat “ler” memindai dokumen, PDF dan bahkan gambar, mengubahnya menjadi data yang dapat digunakan.

Selain itu, model prediktif dan pembelajaran memungkinkan sistem otomatis untuk membuat keputusan berdasarkan data - misalnya, menyortir subjek email dan meneruskannya ke tujuan yang benar, atau menyetujui transaksi berdasarkan aturan cerdas.

Dampak praktisnya sangat besar. Proses yang dulunya manual dan memakan waktu kini dapat diotomatisasi secara end-to-end. Contoh umum adalah ekstraksi informasi dari formulir dan faktur: Alat Pemrosesan Dokumen Cerdas menggunakan AI untuk membaca bidang PDF atau gambar dan RPA melemparkan data ini ke sistem internal tanpa campur tangan manusia. Demikian pula, email dapat dibaca oleh AI, yang mengidentifikasi maksud, bahasa atau sentimen, dan dapat memicu tindakan otomatis melalui RPA. Sinergi ini menghilangkan pengerjaan ulang, mengurangi kesalahan dan mempercepat siklus operasional. Memang, dengan menggabungkan RPA dan AI, perusahaan melaporkan pengurangan hingga 85% pada saat pemrosesan data tanpa terlihat, otomatisasi tertentu terlihat pada saat pemrosesan proses tertentu.

Tren teknologi

Konvergensi RPA dengan AI adalah bagian dari tren yang lebih besar, sering disebut hyperautomation.Pendekatan ini, yang disorot oleh Gartner di antara tren teknologi utama dalam beberapa tahun terakhir, berusaha untuk mengotomatisasi segala sesuatu yang mungkin dalam suatu organisasi.

Ini menggabungkan RPA, AI/ML, proses penambangan, platform alur kerja cerdas, dan banyak alat lainnya ke dalam satu jalur otomatisasi terintegrasi. Hyperautomation bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengotomatisasi proses end-to-end dengan cepat, melampaui otomatisasi tugas yang terisolasi.

Dengan demikian, perusahaan perintis sudah berinvestasi dalam ekosistem otomatisasi lengkap, di mana mekanisme cerdas mengekstrak wawasan dari dokumen atau data besar, dan memicu robot untuk melakukan tindakan selanjutnya dengan cara yang diatur. Gerakan ini telah menghasilkan hasil yang signifikan dalam pengurangan biaya, dan peningkatan produktivitas, menurut perkiraan industri.

Tren lainnya adalah penggabungan Generative AI ke dalam platform otomasi. Teknologi seperti model bahasa canggih memungkinkan robot untuk menangani aktivitas yang lebih canggih lagi (MENGHASILKAN teks, meringkas dokumen panjang, mengekstrak konteks dari percakapan, dan bahkan menulis kode untuk mengotomatisasi tugas baru.

Simbiosis antara RPA dan AI generatif ini menunjukkan masa depan di mana sebagian besar alur kerja perusahaan dapat dikelola sendiri oleh sistem cerdas, dengan campur tangan manusia yang minimal dalam kegiatan operasional. Dari sudut pandang pasar dan investasi, indikator mencerminkan skala konvergensi ini. Perkiraan global memproyeksikan bahwa pasar otomasi kognitif akan mencapai US$ 53 miliar pada tahun 2032. Sudah pasar RPA spesifik, yang sebelumnya dibatasi untuk mengalir berdasarkan aturan tetap, bertransformasi dan harus mencapai US$ 15 miliar sekitar tahun 2029, sebagian besar didorong oleh penggabungan kecerdasan ke dalam robot.

Strategi, tantangan dan langkah selanjutnya

Penyatuan teknologi ini membawa peluang, tetapi juga membutuhkan visi strategis yang jelas. Salah satu tantangan terbesar adalah memastikan kualitas data untuk melatih model cerdas.

Karena model-model ini secara langsung bergantung pada kualitas informasi yang digunakan dalam pelatihan, setiap ketidakkonsistenan atau data yang salah dapat secara drastis membahayakan hasil otomatisasi. Perusahaan perlu berinvestasi tidak hanya dalam teknologi canggih, tetapi juga dalam strategi ketat untuk manajemen dan validasi data, memastikan akurasi, konsistensi, dan pembaruan terus-menerus.

Tantangan lain melibatkan penyelarasan solusi otomatis baru dengan arsitektur teknologi yang ada, yang seringkali heterogen dan terdiri dari sistem lama yang sulit untuk diintegrasikan. Skenario ini menghasilkan kompleksitas tambahan, yang mengharuskan tim teknis untuk merencanakan secara rinci untuk menghindari ketidakcocokan atau kegagalan operasional.

Selain itu, mengukur laba atas investasi (ROI) dari inisiatif kognitif ini dengan tepat juga rumit, karena manfaatnya sering kali melebihi penghematan sumber daya sederhana, sehingga memengaruhi bidang strategis seperti kepuasan pelanggan, efisiensi operasional, dan kapasitas inovasi perusahaan itu sendiri.

Bagi para pemimpin, waktunya sekarang: mengevaluasi proses, berinvestasi dalam proyek percontohan, belajar dari hasil, dan otomatisasi cerdas skala secara bertanggung jawab.Revolusi dari otomatisasi kognitif hal ini sudah berjalan, memperluas batas-batas yang memungkinkan & WHO untuk maju pasti akan memetik hasil dari realitas teknologi baru ini.