Kecerdasan buatan (AI), otomatisasi proses robot (RPA), dan pembelajaran mesin (Machine Learning) adalah konsep yang berbeda namun saling terkait, dan nama-nama tersebut semakin digunakan secara timbal balik (dan tidak akurat). Itu membuat banyak hal membingungkan bagi organisasi yang berharap untuk tetap pada lingkaran. Di sini, kami membahas sebagian dari dasar-dasar tentang RPA versus kecerdasan berbasis komputer versus pembelajaran mesin, termasuk definisi dan pekerjaan paling terkenal dari masing-masing. Memahami perbedaan antara perangkat RPA, AI, dan Machine Learning akan membantu Anda membedakan di mana peluang terbaik untuk bisnis Anda, sehingga Anda dapat memanfaatkan usaha teknologi Anda berikutnya.

 

RPA Vs. Kecerdasan Buatan Vs. Pembelajaran Mesin: Apa perbedaannya?

Otomatisasi Proses Robotik/ Robotic Process Automation

Berikut adalah arti Gartner dari RPA:

Otomatisasi proses robot (RPA) adalah alat produktivitas yang memungkinkan pengguna untuk mengonfigurasi satu atau lebih skrip (yang oleh beberapa vendor disebut sebagai "bot") untuk mengaktifkan penekanan tombol tertentu secara otomatis. Hasilnya adalah bot dapat digunakan untuk meniru atau berusaha menandingi tugas yang dipilih (langkah transaksi) dalam keseluruhan proses bisnis atau TI.

Perangkat RPA melakukan tugas yang sangat koheren yang tidak memerlukan informasi atau pengaturan manusia. Misalnya, jika Anda biasa memasukkan nomor rekening ke halaman pembukuan, menjalankan laporan dengan ukuran saluran tertentu, Anda dapat mengkomputerisasi proses sehingga nomor tersebut terisi di awal kisi. RPA kemudian akan, pada saat itu, meniru aktivitas Anda mengetuk tombol dan mengatur saluran, dan membuat laporan untuk Anda. RPA cocok untuk tugas yang dapat dilakukan secara efektif jika ada kondisi yang jelas terkait dengan melakukannya, misalnya, "Jika ini sah, lakukan ini. Jika ini palsu, lakukan itu." Penting untuk dicatat bahwa perangkat RPA tidak belajar saat mereka datang. Jadi, jika sesuatu di dalam tugas tertentu berubah—misalnya, bidang struktur diganti namanya atau sumber informasi berubah—bot RPA harus dikonfigurasi ulang agar tetap berfungsi dengan benar.

 

Untuk apa RPA digunakan?

Setiap industri memiliki proses manual yang singkat, berlebihan, yang dapat mengambil untung dari RPA, tetapi pengguna yang paling penting adalah organisasi di dalam perbankan, administrasi moneter, perlindungan, dan perusahaan telekomunikasi. Pemberi pinjaman uang pinjaman rumah, misalnya, menggunakannya untuk mengkonfirmasi laporan sebelumnya, dan asosiasi moneter menggunakan RPA untuk kompromi bank.

 

Yang perlu diketahui sebelum Anda berkontribusi:

RPA cocok untuk perusahaan yang berharap dapat mengurangi waktu yang dihabiskan pekerja untuk latihan, dan bekerja pada produktivitas tugas sehari-hari. Namun kemampuannya lebih terbatas daripada AI, RPA juga lebih murah untuk dieksekusi. Biasanya dapat dilapiskan pada fondasi TI Anda saat ini, atau mungkin dipasang di dalam aplikasi pemrograman yang baru saja diperoleh. Tidak ada pilihan yang sebagian besar membutuhkan proses penggabungan yang membingungkan.

 

Kecerdasan Buatan/Artificial Intelligent

Arti dari AI oleh Gartner adalah:

Kecerdasan buatan (AI) menerapkan analisis lanjutan dan teknik berbasis logika, termasuk pembelajaran mesin, untuk menafsirkan peristiwa, mendukung dan mengotomatiskan keputusan, dan mengambil tindakan.

Secara keseluruhan, kecerdasan buatan mengacu pada kerangka kerja PC yang dapat melakukan tugas seperti manusia. Mereka dapat memungkinkan sejumlah besar informasi dan, sendirian, membentuk perhitungan yang membantu menentukan metode yang tepat untuk memainkan suatu usaha.

“Dengan cara ini, perbedaan prinsip antara RPA dan AI adalah kecerdasan—kedua inovasi melakukan tugas secara efektif, namun hanya satu yang dapat melakukannya dengan beberapa kesamaan dengan kecerdasan manusia.”

 

Untuk apa AI digunakan?

Asisten individu virtual dan bot obrolan adalah dua cara terkenal di mana AI saat ini digunakan di dunia bisnis. Di dunia penilaian, AI dapat membuat pengukuran biaya lebih tepat dengan investigasi terkini; itu juga dapat bertindak atas ke bawah pemeriksaan informasi, membuatnya lebih mudah untuk membedakan tunjangan biaya dan keringanan pajak. Ketika inovasi terus berkembang, mungkin organisasi akan melacak semakin banyak pendekatan untuk menggunakannya.

 

Yang perlu diketahui sebelum Anda berkontribusi:

Dalam jangka panjang, sistem AI dapat disiapkan untuk mengetahui tentang bisnis Anda dan mungkin menyampaikan pengalaman bisnis yang penting. Meskipun demikian, banyak organisasi menemukan bahwa mereka tidak diperlengkapi untuk mendapatkan keuntungan dari keunggulan AI karena mereka tidak memiliki proses dan individu yang tepat untuk membantu eksekusi ini. Sebagai aturan umum, membawa pengaturan AI asli ke dalam bisnis Anda memerlukan perubahan sosial yang lebih besar dalam pandangan dan bantuan luas di semua pionir dan divisi.

 

Pembelajaran Mesin/ Machine Learning

Gartner mencirikan pembelajaran mesin sebagai berikut:

Algoritme pembelajaran mesin tingkat lanjut terdiri dari banyak teknologi (seperti pembelajaran mendalam, jaringan saraf dan pemrosesan bahasa alami), digunakan dalam pembelajaran tanpa pengawasan dan terawasi, yang beroperasi dipandu oleh pelajaran dari informasi yang ada.

Pembelajaran mesin adalah bagian dari AI, jadi bukan pertanda baik untuk menggunakan kedua istilah tersebut secara sebaliknya. Perbedaan antara RPA dan pembelajaran mesin adalah bahwa RPA tidak memiliki kecerdasan yang mendasarinya, sedangkan kecerdasan pembelajaran mesin terletak di suatu tempat yang dekat dengan RPA dan AI.

Perhatikan bahwa pembelajaran mesin menggunakan informasi kronik yang terorganisir dan semi-terorganisir untuk "belajar" dan membuat perkiraan tanpa disesuaikan secara tegas. Bagaimanapun, itu meleset dari kemampuan AI karena pembelajaran mesin hanya bekerja di dalam wilayah informasi yang telah ditentukan.

Misalnya, pikirkan tentang inovasi ini dalam pengaturan biaya lokal. Anda dapat membuat model pembelajaran mesin bergantung pada sejumlah besar tagihan penilaian. Semakin banyak biaya penilaian yang Anda berikan, semakin tepat model akan membuat ekspektasi untuk tagihan tugas di masa mendatang. Namun, jika Anda menggunakan model yang sama untuk menangani pemberitahuan penilaian, itu tidak akan tahu apa yang harus dilakukan. Anda harus membuat model pembelajaran mesin lain yang mengetahui cara mengelola pemberitahuan penilaian.

Model ini menunjukkan tidak adanya pemahaman seperti manusia untuk melihat kesamaan antara laporan. Aplikasi AI hampir pasti akan mengingatnya, namun, ini berada di luar kapasitas pembelajaran mesin.

“Perbedaan prinsip antara RPA dan pembelajaran mesin adalah adanya beberapa tingkat kecerdasan atau kapasitas untuk belajar. Terlebih lagi, AI itu berbeda dari pembelajaran mesin karena dapat menampilkan penalaran seperti manusia dan menangani kerumitan.”

 

Untuk apa pembelajaran mesin digunakan?

Dalam pengaturan penilaian, pembelajaran mesin dapat digunakan untuk menyiapkan kerangka kerja karakterisasi, memesan arsip, menghapus data dari laporan, dan tugas yang sebanding. Itu dapat mengatur laporan tergantung pada kebenaran yang tercatat di mana perhitungan telah disiapkan. Misalnya, Anda dapat menyiapkan perhitungan pembelajaran mesin untuk membedakan jenis arsip dengan menyiapkan sekumpulan laporan yang diketahui baru-baru ini diberi nama.

 

Yang perlu diketahui sebelum Anda berkontribusi:

Sebelum memasukkan sumber daya ke dalam pembelajaran mesin, pertimbangkan biaya untuk mempersiapkan model pembelajaran mesin Anda. Meskipun tidak semahal mengikuti kursus AI, Anda perlu mengaudit rencana keuangan Anda. Selain itu, penting untuk memiliki informasi bersih yang dapat diakses untuk menyiapkan model Anda—semua fokus informasi harus tepat dan ditandai secara akurat. Mempersiapkan model Anda dengan informasi yang berantakan akan mempengaruhi kelangsungan hidupnya.

 

Konsultasikan dengan kami bagaimana RPA, AI, dan Machine Learning dapat diterapkan di bisnis Anda. Kirimkan email Anda ke sales@jasnita.co.id