I en verden som stadig blir drevet av mer og mer data blir vi mer og mer vant til å ha automatiserte løsninger rundt oss. Ofte uten at vi er klare over det selv. For du er nok omgitt av veldig mange flere automatiserte prosesser enn det du er klar over. To teknologier som ofte nevnes i denne forbindelse er maskinlæring og Robotic Process Automation (RPA). Nå er det nok ingen stor overraskelse at vi oppfordrer til å ta disse i bruk der det er mulig, men er RPA alltid løsningen? La oss ta en titt på de to teknologiene, og fordelene og ulempene med dem.
Maskinlæring er et område innen kunstig intelligens som fokuserer på å utvikle systemer som kan lære og forbedre seg selv basert på erfaringer og data. Dette innebærer å identifisere mønstre i store datasett og bruke disse mønstrene til å gjøre forutsigelser eller ta beslutninger, uten eksplisitt programmering. Her er vi altså avhengige av data for å kunne forutsi eller ta beslutninger.
Robotic Process Automation (RPA) er en annen form for automatiseringsteknologi, men den skiller seg fra maskinlæring ved å fokusere på å automatisere repetitive oppgaver ved å etterligne menneskelig interaksjon med brukergrensesnitt. Dette kan inkludere å utføre datainntasting, navigere gjennom applikasjoner, og utføre handlinger i henhold til forhåndsdefinerte regler. Du kan kanskje hørt slagordet vårt “ta roboten ut av de ansatte”? Vel, det er her RPA kommer inn og tar roboten ut av dine ansatte ved å gjøre oppgaver for de, så de kan sitte med mer verdiskapende oppgaver, heller enn å gjøre det samme igjen og igjen. Og igjen.
Hva er så forskjellene på maskinlæring og RPA?
- Maskinlæring fokuserer på å lære av data og forbedre seg selv over tid. RPA mer rettet mot å automatisere spesifikke, repeterbare oppgaver uten behov for læring eller tilpasning.
- Maskinlæring krever ofte store datasett og tid for modelltrening, mens RPA kan implementeres relativt raskt og krever vanligvis mindre datamengder.
- Maskinlæring er ideell for oppgaver som krever komplekse beslutninger eller prediksjoner basert på data, mens RPA er bedre egnet for rutinemessige oppgaver med klare regler og strukturer.
Men det er ikke alltid RPA er løsningen. La oss ta en titt på når det IKKE er det beste alternativet:
- RPA er ikke egnet for oppgaver som krever dyp forståelse eller komplekse beslutninger. For slike oppgaver er maskinlæring eller andre former for kunstig intelligens mer hensiktsmessig.
- RPA er avhengig av stabile brukergrensesnitt og kan mislykkes når det oppstår uventede endringer eller feil. Dette kan kreve manuell inngripen for å rette opp problemene, noe som reduserer effektiviteten.
- Selv om RPA kan automatisere spesifikke oppgaver, kan det være vanskelig å skalere denne automatiseringen til å håndtere komplekse og varierte arbeidsprosesser.
Som du ser, så representerer maskinlæring og RPA to viktige verktøy for å automatisere en større del av arbeidsprosessene i din bedrift, men de har forskjellige bruksområder, styrker og svakheter. Der maskinlæring er egnet for komplekse oppgaver som krever dyp analyse av data, er RPA bedre egnet for repeterbare oppgaver med klare regler og strukturer. Det er derfor viktig å vurdere nøye hvilken teknologi som passer best for de spesifikke behovene til organisasjonen eller virksomheten før du setter i gang jobben med å automatisere prosessene dine.
