𝗘𝗻𝘁𝗲𝗿𝗽𝗿𝗶𝘀𝗲 𝗔𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗔𝗜 𝘃𝘀. 𝗧𝗿𝗮𝗱𝗶𝘁𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹 𝗥𝗣𝗔

ภูมิทัศน์ของระบบอัตโนมัติได้เปลี่ยนไปแล้ว

ตลอดยี่สิบปีที่ผ่านมา Robotic Process Automation (RPA) เป็นผู้นำในด้านนี้ บริษัทต่างๆ ทุ่มเงินหลายพันล้านไปกับเครื่องมืออย่าง UiPath และ Blue Prism แต่ในปัจจุบัน ได้มีหมวดหมู่ใหม่เกิดขึ้น นั่นคือ Enterprise Automation AI ซึ่งสามารถทำความเข้าใจอินเทอร์เฟซได้ แทนที่จะเป็นเพียงแค่การคลิกปุ่มเท่านั้น

การเลือกแนวทางที่ผิดจะเปลี่ยนการลงทุนของคุณให้กลายเป็นภาระในการบำรุงรักษา

การทำงานของ RPA: • นักพัฒนาทำการบันทึกงานเฉพาะเจาะจง • เครื่องมือจะบันทึกพิกัดพิกเซลและจังหวะเวลาที่แม่นยำ • ระบบจะทำซ้ำการกระทำเหล่านี้ตามตารางเวลาที่กำหนด

ปัญหาของ RPA: • ระบบจะหยุดทำงานเมื่ออินเทอร์เฟซผู้ใช้ (UI) เปลี่ยนแปลง • ไม่สามารถจัดการกับรูปแบบข้อมูลที่ไม่คาดคิดได้ • ขาดความฉลาดในการตัดสินใจ • ค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษายังคงสูงอยู่

การทำงานของ Enterprise Automation AI: • คุณกำหนดเป้าหมายให้ Agent ด้วยภาษาอังกฤษที่เข้าใจง่าย • Computer vision จะอ่านหน้าจอ • Agent จะวางแผนและดำเนินการตามขั้นตอน • ระบบสามารถปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงได้โดยอัตโนมัติ

ประโยชน์ของ AI automation: • สามารถจัดการกับการเปลี่ยนแปลงของ UI ได้โดยไม่หยุดทำงาน • สามารถตัดสินใจได้เมื่อเกิดกรณีข้อยกเว้น (exceptions) • ต้องการการบำรุงรักษาน้อยลง • Agent เพียงตัวเดียวสามารถจัดการได้ทั้งงานที่ต้องมีมนุษย์ช่วยและงานที่เป็นอิสระ (autonomous)

คู่มือเปรียบเทียบ:

ระยะเวลาในการติดตั้ง: • RPA: หลายวันถึงหลายสัปดาห์ • AI: ไม่กี่ชั่วโมงถึงไม่กี่วัน

การบำรุงรักษา: • RPA: สูง • AI: ต่ำ

เหมาะสำหรับ: • RPA: เวิร์กโฟลว์ที่คงที่ มีปริมาณมาก และไม่ซับซ้อน • AI: กระบวนการที่ซับซ้อน มีความผันแปร และต้องใช้การตัดสินใจ

เมื่อไหร่ควรใช้ RPA:

  • กระบวนการของคุณมีความคงที่และไม่มีการเปลี่ยนแปลง
  • เวิร์กโฟลว์ของคุณเรียบง่ายและปฏิบัติตามกฎที่เข้มงวด
  • คุณมีผู้เชี่ยวชาญด้าน RPA และโครงสร้างพื้นฐานอยู่แล้ว

เมื่อไหร่ควรใช้ AI Automation:

  • กระบวนการของคุณต้องมีการใช้ดุลยพินิจหรือการตัดสินใจที่ซับซ้อน
  • คุณกำลังสร้างระบบอัตโนมัติใหม่ตั้งแต่เริ่มต้น
  • อินเทอร์เฟซผู้ใช้ของคุณมีการเปลี่ยนแปลงบ่อยครั้ง
  • คุณจำเป็นต้องประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น อีเมลหรือรูปภาพ

กลยุทธ์ที่ชาญฉลาดที่สุดคือการใช้ทั้งสองอย่าง

ใช้ RPA สำหรับงานที่มีปริมาณมากและคงที่ในระบบเก่า (legacy systems) และใช้ AI สำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ต้องการความฉลาดและการปรับตัว หลายบริษัทเลือกใช้ทั้งสองอย่างร่วมกัน โดย RPA จะจัดการขั้นตอนที่คาดเดาได้ ในขณะที่ AI จะจัดการกับกรณีข้อยกเว้น

เลือกสถาปัตยกรรมให้เหมาะสมกับกระบวนการของคุณ อย่าฝืนใช้เครื่องมือเพียงอย่างเดียวเพื่อแก้ทุกปัญหา

Source: https://dev.to/dorjamie/enterprise-automation-ai-vs-traditional-rpa-which-approach-wins-5dna

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi