Khám phá sự khác biệt giữa RPA và AI

Trong thời đại cách mạng công nghệ 4.0, công nghệ tự động hóa đã trở thành một phần không thể thiếu trong những chiến lược phát triển của nhiều tổ chức. Hai thuật ngữ phổ biến nhất mà chúng ta thường nghe đến là RPA (Robotic Process Automation) và AI (Artificial Intelligence). Dù cả hai đều liên quan đến việc tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu suất, nhưng chúng có những đặc điểm riêng biệt và ứng dụng khác nhau. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá sâu hơn về sự khác biệt giữa RPA và AI.

Định nghĩa và Nguyên lý hoạt động của RPA và AI

Để hiểu rõ hơn về sự khác biệt giữa RPA và AI, trước tiên chúng ta cần định nghĩa và phân tích nguyên lý hoạt động của từng công nghệ. Điều này không chỉ giúp chúng ta nắm bắt được bản chất của chúng mà còn làm sáng tỏ lý do tại sao chúng lại được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau.

RPA: Tự động hóa quy trình bằng robot

RPA, hay tự động hóa quy trình bằng robot, là công nghệ cho phép sử dụng phần mềm để tự động hóa các quy trình kinh doanh lặp đi lặp lại. Điều này có nghĩa là những nhiệm vụ đơn giản, như nhập dữ liệu hoặc xử lý đơn hàng, có thể được thực hiện mà không cần sự can thiệp của con người

AI: Trí tuệ nhân tạo và khả năng học tập

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực con của khoa học máy tính, nhằm phát triển các hệ thống có khả năng học hỏi và đưa ra quyết định tương tự như con người. Khác với RPA chỉ đơn thuần là tự động hóa, AI có khả năng phân tích dữ liệu, nhận diện mẫu và thậm chí có thể dự đoán xu hướng trong tương lai.

RPA khác với AI như thế nào ?

Nếu phải phân công vai trò trong một chương trình, RPA sẽ là người quản lý trong khi AI sẽ là người suy nghĩ về những hoạt động với người hâm mộ. AI sẽ lấy một lượng lớn dữ liệu và tự cập nhật cho phù hợp. RPA thì sẽ điền vào biểu mẫu với dữ liệu mẫu nhưng AI có thể thực hiện được việc quét tài liệu và tìm ra dữ liệu nào cần để điền vào biểu mẫu.

RPA có thể làm tốt việc xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc mà trước đây cần có nỗ lực của con người, nhưng nó không học được như nó nói, như một mạng lưới thần kinh sâu sắc. Ví dụ, nếu có gì đó thay đổi trong tác vụ tự động, một trường trong biểu mẫu web sẽ di chuyển - bot RPA thường không thể tự mình phát hiện ra.

Tuy nhiên, khi triển khai RPA có lợi thế hơn, vì AI cần rất nhiều công việc và dữ liệu để tự đứng dậy và chạy. Nó không chỉ đòi hỏi một số kiến thức chuyên môn khá, mà nó sẽ cần một lượng dữ liệu chất lượng cao để đào tạo.

RPA đơn giản có thể được thực hiện bằng giao diện người dùng tương đối đơn giản và dành thời gian suy nghĩ thông qua các bước liên quan đến việc hoàn thành một nhiệm vụ. Tất nhiên, RPA có thể phức tạp hơn nhiều, với các mạng bot lớn giao tiếp thông tin lẫn nhau và chạy toàn bộ quy trình công việc, nhưng nó vẫn có xu hướng đơn giản hơn AI.

Để đơn giản, bạn có thể nghĩ RPA là một robot phần mềm bắt chước hành động của con người, trong khi AI quan tâm đến việc mô phỏng trí thông minh của con người bằng máy móc.

Khác biệt quan trọng nhất giữa RPA và AI nằm ở trọng tâm của chúng.

RPA được điều khiển theo quy trình cao - tất cả là về việc tự động hóa các quy trình dựa trên quy tắc lặp đi lặp lại, thường yêu cầu tương tác với nhiều hệ thống công nghệ thông tin khác nhau. Đối với việc triển khai RPA, khám phá quy trình thường là điều kiện tiên quyết để vạch ra quy trình hiện tại và để ghi lại chúng trong tài liệu định nghĩa quy trình.

AI, ở mặt khác, là tất cả về dữ liệu có chất lượng tốt. Đối với ví dụ về xử lý hóa đơn, chúng ta sẽ quan tâm đến việc tìm đủ hóa đơn mẫu để đào tạo thuật toán của chúng ta, đảm bảo các mẫu của chúng ta có chất lượng tốt, đảm bảo hóa đơn là đại diện cho bộ dữ liệu.

Sự kết hợp giữa RPA và AI

Một trong những xu hướng nổi bật trong tương lai là sự kết hợp giữa RPA và AI. Khi tích hợp AI và RPA, chúng ta sẽ có những hệ thống tự động hóa thông minh hơn, có khả năng không chỉ thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại mà còn phân tích và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

• Tăng cường khả năng phân tích: với AI, RPA có thể nhanh chóng phân tích thông tin và đưa ra quyết định kịp thời, chẳng hạn điều chỉnh quy trình để phản ánh sự thay đổi trong nhu cầu khách hàng.
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: sự kết hợp này cho phép doanh nghiệp cung cấp dịch vụ khách hàng nhanh chóng và chính xác hơn, từ đó nâng cao sự hài lòng của khách hàng