Skillnad mellan RPA och AI – Förklarat

Dagens företag och organisationer använder olika typer av tekniker i sin verksamhet i allt större grad idag. Digitaliseringen inom affärsvärlden är enorm och går i en otroligt snabb takt. Teknik hjälper företag och organisationer att effektivisera och förbättra sina verksamheter och öka produktiviteten och lönsamheten.

Under särskilt det senaste årtiondet och framförallt de senaste åren har tekniken gjort enorma framsteg vilket har lett till ökade möjligheter, utökade användningsområden, och en större vikt att som företag utnyttja tekniken till sin fördel för att inte riskera att bli omsprungen av konkurrenter.

Två tekniker som ofta diskuteras och används i detta sammanhang är Robotic process Automation, förkortat RPA, och Artificiell Intelligens, förkortat AI. På grund av de enorma fördelarna och kraften som dessa tekniker erbjuder har användningen av dem växt enormt. Men trots att deras användning blivit allt vanligare är det inte ovanligt att de ibland förväxlas. Och även om det finns vissa likheter mellan dessa finns det också flera fundamentala skillnader.

För att verkligen kunna dra nytta av dessa teknikers fulla potential är det viktigt att förstå vad de är, hur de fungerar, och när de är lämpligast att användas.

Kort sammanfattat kan man säga att RPA och AI är olika aspekter av automatisering och intelligent teknik. RPA fokuserar på automatisering av repetitiva och regelbaserade uppgifter som vanligtvis utförs av människor medan AI handlar om system som kan utföra uppgifter som normalt kräver mänsklig intelligens såsom förmågan att lära sig, resonera, och fatta beslut.

Båda dessa tekniker kan vara ovärderliga för företag, vilket är varför vi ska diskutera dem i detalj i denna artikel.

Vad är RPA (Robotic Process Automation)?

Vi börjar med RPA som är en förkortning för robotic process automation. Detta är en teknologi som använder mjukvarurobotar för att automatisera repetitiva regelbaserade uppgifter som traditionellt sett utförs av människor. Mjukvarurobotarna imiterar mänskliga interaktioner med digitala system och diverse applikationer vilket gör det möjligt för företag att effektivisera olika arbetsprocesser och därmed minska kostnader.

I praktiken fungerar RPA genom att programmera botar för att utföra specifika uppgifter genom att följa förutbestämda regler och instruktioner.

Botarna kan utföra följande uppgifter:

• Interagera med användargränssnittet: Botar kan klicka, skriva, kopiera och klistra in, precis som en mänsklig användare skulle göra.
• Extrahera och bearbeta data: Botar kan extrahera data från olika källor, bearbeta det och sedan mata in det i andra system.
• Utföra beräkningar: Botar kan utföra enkla till komplexa beräkningar baserat på den data de arbetar med.
• Generera och skicka rapporter: Botar kan sammanställa information och generera rapporter som sedan kan skickas till olika relevanta intressenter.

RPA-system är utvecklade för att vara användarvänliga och kräver ofta väldigt lite programmeringskunskap för att användas. Många system har ett lättanvänd och intuitivt gränssnitt som gör att man kan konfigurera botar och olika system utan någon som helst programmeringskunskap genom drag-and-drop funktioner.

Användningsområden för RPA

RPA har många användningsområden för en mängd olika industrier och affärsfunktioner som kan erbjuda en mängd olika fördelar. Några av de vanligaste användningsområdena är:

• Finans och bokföring: Automatisering av fakturering, avstämningar, och lönehantering.
• Kundtjänst: Hantering av kundförfrågningar, orderbehandling och supportärenden.
• HR och personalhantering: Automatisering av rekryteringsprocesser, anställningspapper och personaladministration.
• Hälsovård: Hantering av patientdata, fakturering och försäkringskrav.
• Supply Chain Management: Orderhantering, lagerstyrning och leveransspårning.

Fördelar med RPA

Det finns många fördelar med RPA vilket naturligtvis förklarar dess växande popularitet och användning bland företag och organisationer. 

Först och främst kan RPA erbjuda enorma effektiviseringar tack vare dess förmåga att jobba dygnet runt utan avbrott. Detta är någonting som dramatiskt kan öka produktiviteten och hjälpa organisationer att få mer gjort på kortare tid.

En annan viktig fördel är kostnadsbesparingar. Eftersom att RPA hjälper företag att automatisera processer som traditionellt har gjorts manuellt kan man minska kostnaderna som är associerade med att anlita en människa för att utföra uppgifter men det kan också minimera risken för mänskliga misstag och fel.

Skalbarhet är ännu en fördel med RPA. Denna teknik kan enkelt skalas upp och ner utifrån varje verksamhets behov vilka kan variera över tid. 

Sist men inte minst, botar arbetar utifrån specifika regler och utför därför varje uppgift precis så som den ska utföras. Detta innebär perfekta resultat och minskar eventuella risker som kan uppstå när uppgifter utförs manuellt.

Vad är AI (Artificiell Intelligens)?

Nu när vi har definierat RPA är det dags att definiera artificiell intelligens, AI.

I grund och botten är AI en gren inom datavetenskap som handlar om utvecklingen av system och maskiner som kan utföra uppgifter som kräver mänsklig intelligens. Dessa arbetsuppgifter är ganska breda och kan inkludera uppgifter som kräver allt från problemlösning, igenkänning av mönster, beslutsfattande, och förståelse av naturligt språk, med mera.

En av de kanske viktigaste kapaciteterna hos AI är dess förmåga att analysera stora mängder data. Utifrån denna data kan AI:n utföra uppgifter med hög precision, inklusive identifiera trender, dra slutsatser, och mycket mer. AI:n kan inte bara göra det med en otroligt hög precision men också en hastighet som långt överstiger människors.

Så hur fungerar AI ur ett tekniskt perspektiv?

AI är en otroligt avancerad teknik med enorm kapacitet som är möjlig tack vare en kombination av flera olika tekniker som tillsammans gör det möjligt att efterlikna mänsklig intelligens.

De viktigaste komponenterna av artificiell intelligens är följande:

Förmågan att träna AI-systemen på stora mängder data såsom text och språk – vilket möjliggjorts av framsteg inom maskininlärning – har varit väldigt viktigt för detta.

Några av de vanligaste användningsområdena för datorseende är ansiktsigenkänning, självkörande bilar (som analyserar miljön runtomkring fordonet), klassificering och organisering av bilder, och mycket mer.

Användningsområden

AI är ett otroligt brett fält på grund av dess breda förmågor. Artificiell intelligens kan utföra en lång lista av uppgifter vilket har varit en viktig drivande faktor till att AI nu blir allt vanligare inom samhället i stort.

Generativ AI är AI-system som har förmågan att skapa olika typer av innehåll, från videos, till röster, till text, och mycket mer. Detta är naturligtvis någonting som kan användas på många olika sött, både av privatpersoner, organisationer, och företag

På senare år har AI blivit allt vanligare inom hälso- och sjukvård för uppgifter såsom diagnosticering av sjukdomar, analys av medicinska bilder, personanpassade läkemedelsrekommendationer, med mera. Tekniken har redan visat sig kunna effektivisera läkares arbete enormt men framförallt öka kvaliteten på vården, minska risken för fel, och ge vård med högre precision. Detta, precis som många andra aspekter och användningsområden inom AI, drivs till stor del av maskininlärning och förmågan att tränas på stora mängder data för att bygga sig en omfattande förståelse för till exempel läkemedel och deras potentiella användningsområden och lämplighetsgrad för olika personer. Även om läkare är utbildade är de nästintill omöjligt att memorera till exempel varje enskilt läkemedel och alla dess användningsområden, egenskaper, potentiella bieffekter, med mera. Men AI:n kan göra just detta vilket gör tekniken till en ovärderlig partner för att effektivisera läkares arbete och öka kvaliteten på vården som de ger.

Utöver sjukvård har AI blivit allt vanligare inom finans. Finans är ett brett och ofta komplext område som är beroende av stora mängder data. Användning inom detta område har därför växt enormt under de senaste åren för många olika uppgifter, från riskbedömning till bedrägeridtetektion, algoritms handel, och mer.

Inom detaljhandeln har AI också fått särskilt stort genomslag för användningsområden såsom lagerhantering, kundtjänst, och mer personliga kundupplevelser.

Även transportsektorn har anammat kraften av AI för att förbättra logistik och fordon. AI är helt centralt inte minst inom utvecklandet av självkörande bilar men också för andra syften såsom hantering av logistik och förbättring av ruttplanering.

Sist men inte minst har vi tillverkning, där AI snabbt fått genomslag. Tillverkning är ett komplext område där mycket kan gå fel och som i mycket hög grad är beroende av data. AI:ns förmåga att analysera stora mängder data gör att denna teknik kan användas för att effektivisera tillverkningsprocesser, kontrollera kvalitet, minska risken för misstag, och mer.

Dessa användningsområden är naturligtvis bara några exempel på potentialen och användningen av AI. I takt med att tekniken förbättras och blir mer kapabel kommer naturligtvis användningen också att öka för att förbättra och effektivisera fler processer i våra dagliga liv.

Fördelar med AI

De många fördelarna som AI erbjuder förklarar dess explosionsartade användning under de senaste åren. Denna teknik har trots sin relativt unga ålder hos den breda allmänheten visat sig kunna revolutionera mängder av arbetsuppgifter i grunden vilket eder til båd kostnadseffektiviseringar och ökad produktivitet.

En av de viktigaste fördelarna med AI är just ökad effektivitet. Tack vare dess förmåga att bearbeta och analysera data mycket snabbare än vi människor kan tekniken öka effektiviteten och möjliggöra snabbare och bättre beslut.

Denna förmåga leder också till förbättrad noggrannhet och precision. Människor kan begå misstag men AI följer specifika regler och parametrar och med hjälp av avancerade algoritmer kan AI-systemen ge precisa resultat varje gång.

AI:s självlärande förmåga är otroligt värdefull för dess kapacitet då AI-systemen ständigt förbättras gnom att lära sig från ny data och erfarenheter. Desto mer AI:n används och desto mer data den tränas på, desto mer kapabel blir systemet.

Sist men inte minst, en otroligt viktig fördel med AI är dess förmåga att bidra till enorma kostnadsbesparingar för företag och organisationer. Många arbeten involverar tidskrävande och komplexa processer vilket kräver mycket resurser och arbetstid. Genom att implementera AI för dessa processer kan man dramatiskt effektivisera en mängd olika processer såsom manuellt skrivande innehållsskapande, dataanalys, och mycket mer, vilket kan bidra till ökad effektivitet och därmed avsevärt minskade kostnader.

Huvudsakliga skillnader mellan RPA och AI

Nu när vi har definierat både RPA och AI kan vi ta en närmare titt på skillnaderna mellan dessa tekniker. Teknikerna förväxlas i bland trots att de skiljer sig på flera punkter. 

Syfte och mål

Både syftet och målet med RPA och AI skiljer sig från varandra. Syftet med Robotic Process Automation (RPA) är att automatisera repetitiva, regelbaserade uppgifter som annars skulle utföras manuellt av människor. RPA används för att förbättra effektiviteten och noggrannheten i specifika affärsprocesser genom att ersätta mänskliga uppgifter med mjukvarurobotar.

Artificiell intelligens å andra sidan är utvecklad för att efterlikna mänsklig intelligens och kunna utföra komplexa uppgifter som kräver mänsklig kognitiv förmåga såsom inlärning, problemlösning och beslutsfattande. AI strävar därför efter att förstå och analysera data för att göra förutsägelser, fatta självständiga beslut, och göra förutsägelser.

Komplexitet

Från ett tekniskt perspektiv är RPA-system relativt enkla att implementera och använda eftersom de följer förutbestämda regler och instruktioner. De kräver inte avancerade algoritmer eller maskininlärning för att fungera som AI. Med detta sagt är RPA framförallt lämpligt för processer som har tydliga regler som inte förändras över tid eller beroende på olika variabler.

AI system skiljer sig från detta ganska mycket då de använder avancerade algoritmer såsom maskininlärning och djupinlärning för att förstå och bearbeta data. AI har en imponerande förmåga att hantera ostrukturerad data och en förutsättning för att skapa smarta och effektiva AI-system är att de tränas på stora mängder data för att förbättras. Dess förmåga att lära sig och anpassa sig över tid gör att AI är mycket mer flexibel och kraftfull än RPA.

Anpassningsförmåga

Även anpassningsförmågan skiljer dessa tekniker ganska mycket åt. Eftersom att RPA som vi diskuterat tidigare följer tydliga regler är denna teknik mindre anpassningsbar till förändringar. Om en process ändras till exempel måste RPA-botarna omprogrammeras eller justeras manuellt så att de kan fortsätta att fungera som de ska.

AI-system är avsevärt mycket mer anpassningsbara tack vare deras förmåga att lära sig och kontinuerligt förbättra sin prestanda baserat på ny data och nya erfarenheter som den stöter på över tid. Detta gör att AI kan anpassa sig till förändra förhållanden och behov utan behov av omfattande omprogrammering.

Lärande och förbättring

Till skillnad från AI lär sig inte RPA av sina misstag eller förbättrar sin prestanda över tid. Istället följer epa strikt de regler och instruktioner som den har programmerats med. Även om någonting går fel kommer systemet inte att göra några ändringar utan för detta krävs att man manuellt omprogrammerar dem.

AI däremot kan förbättra sig och lära sig över tid genom erfarenheter. Genom maskininlärning kan AI-systemen tränas med data och kontinuerligt förbättras för bättre prestanda. En viktig egenskap hos AI är att identifiera mönster och göra förutsägelser baserat på historisk data, vilket gör den kapabel att förbättra sina prestationer över tid.

Interaktion med människor

När det kommer till dessa två systems interaktion med människor skiljer de sig åt ganska avsevärt. RPA kan interagera med mänskliga användare genom attautomatisera specifika uppgifter i deras arbetsflöden. Det kräver dock ofta övervakning och underhåll av människor, framförallt om olika processer ändras eller om fel uppstår.

AI har däremot en förmåga att interagera med människor på mycket mer sofistikerade sätt. Detta kan till exempel göras genom naturlig språkbehandling och datorseende. AI:s förmåga att interagera med människor på ett mer intuitivt sätt ökar dess användningsområden och möjligheterna att använda denna teknik för en mängd olika uppgifter, från chattbotar till visuella assistenter som användaren kan kommunicera med och som kan utföra uppgifter baserat på data som användaren delar med den.

När ska man använda RPA vs AI?

Nu när vi har en tydligare bild av kapaciteten hos både dessa två system kanske man undrar när RPA respektive AI passar bäst för olika uppgifter. Även om AI är ett tekniskt mer avancerat system har både fördelar inom specifika användningsområden.

Kort sammanfattat beror deras lämplighet på syftet och målen med arbetsuppgifterna. Även om AI rent tekniskt är mer avancerad och kapabel än RPA finns det fortfarande områden då RPA kan vara lämpligare än AI.

När du överväger vilken teknik att använda dig av kan det vara bra att fundera på följande aspekter:

Typ av uppgift

RPA passar särskilt väl för uppgifter som är repetitiva, regelbaserade, och involverar strukturerad data. Om uppgiften däremot kräver analys av ostrukturerad data, inlärning från tidigare erfarenheter, eller komplext beslutsfattande är AI ett lämpligare val.

Komplexitet

På grund av den större kapaciteten och mer avancerade funktionaliteten av AI är är denna teknik mer lämpad för uppgifter som kräver förståelse, förutsägelser, eller intelligens som liknar den mänskliga.

RPA är däremot idealisk för enkla ch mekaniska uppgifter som kan definieras med tydliga regler.

Anpassningsbehov

RPA kan användas för att automatisera uppgifter om processen är statisk och sällan förändras. Om uppgiften däremot är mer dynamisk och ofta förändras behövs AI för att kunna hantera dessa förändringar. 

När ska man använda RPA?

Med allt detta sagt, RPA är bäst lämpat för repetitiva och regelbaserade processer som involverar förutbestämda regler och mönster såsom datainmatning, lönehantering, och fakturering. RPA är också användbart för hantering av stora volymer av uppgifter, till exempel repetitiva transaktioner där det finns en risk för mänskliga fel, särskilt när det är många upprepade.

RPA är primärt användbar när det rör sig om data som är väl organiserad och strukturerad, till exempel i organiserade databaser eller excel-filer. När datan är organiserad kan RPA lösa och bearbeta informationen på ett smidigt sätt. En fördel med RPA är att tekniken ofta kan integreras med befintliga system på ett sidigt sätt utan en massa omfattande integrationer och förändringar.

Exempel på områden där RPA kan vara särskilt användbara inkluderar till exempel automatisering av fakturabehandling, rapportgenerering, automatisering av svar på vanliga kundförfrågningar, automatisering a rekryteringsprocesser, med mera.

När ska man använda AI?

AI är bäst lämpad för mer avancerade uppgifter, inte minst för analys av ostrukturerad data såsom text, ljud, och bild. Tekniken är särskilt användbar för att göra förutsägningar och beslutsfattande baserat på stora mängder data. Tack vare dess förmåga att analysera stora datamängder kan de identifiera mönster bättre än vad människor kan och därmed ta mer välgrundade beslut utifrån detta.

En annan fördel är AI:ns förmåga inom självbärande system. För uppgifter som kräver kontinuerlig förbättring och anpassning baserat på ny data och erfarenheter är AI särskilt användbar.

På grund av AI:s goda kunskap inom NLP (naturlig språkhantering lämpar sig AI också väldigt bra för interaktion med människor, till exempel röstassistenter och chattbotar.

På grund av den stora kapaciteten hos AI har denna teknik redan börjat användas brett inom en mängd olika sektorer och för många olika syften. Detta inkluderar bland annat hälso- och sjukvård, finans, transport, detaljhandel, och mycket mer.

Allt som allt är faktum att den bästa lösning i många fall är användningen av både RPA och AI. Det finns situationer då RPA är bättre lämpad än AI och det finns situationer då AI är bättre lämpad än RPA. Av denna anledning använder många båda dessa teknologier för olika uppgifter och syften. 

Till exempel kan RPA hantera repetitiva delar av arbetsflöden medan AI tar hand om de mer komplexa beslutsfattande momenten. Exempelvis kan RPA automatisera datainsamling och datainmatning medan AI analyserar den insamlade datan för att ge insikter och rekommendationer.

En annan kombination av dessa teknologier är till exempel inom datahantering och analys där RPA kan användas för att effektivt extrahera och förbereda data från olika källor medan AI analyserar och tolkar datan för att upptäcka mönster och trender.