RPA ile AI arasındaki fark nedir? RPA ile AI birlikte nasıl çalışabilir? Makine öğrenimine nasıl uyum sağlarlar? Bazı RPA ve AI kullanım örnekleri ve en iyi uygulamaları nelerdir? Basitçe açıklayalım…
Yapay zekanın giderek yaygınlaşarak meydana getirdiği kendine özgü evreni birçok terimi ve teknolojiyi içinde barındırmaktadır. Bu doğal olarak bir takım örtüşmelere ve doğası gereği bir kafa karışıklığına da yol açabilmektedir.
Günümüzde yapay zeka ve makine öğrenimi o kadar sık gündeme gelmektedir ki, bazı insanlar (özellikle teknik olmayan) bunların tek ve aynı olduğunu düşünmektedir. Bunlar birbiriyle ilgilidir, ancak aslında birbirinin yerine kullanılamayacak terimlerdir: Makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt kümesi ya da başka bir değişle belirli bir alt disiplinidir.
Bu nispeten basit bir örnektir. Bu karışıma başka terimler ve teknolojiler eklemeye başladığınızda, — örneğin; derin öğrenmeyi, ki makine öğreniminin bir başka alt kümesidir — , haliyle daha fazla yanlış anlaşılmaya ve kafa karışıklığına sebep olabilecek durumlar meydana gelecektir.
Terimler ve teknolojiler arasındaki farkların deşifre edilerek çözümlenmesi, Robotik Proses Otomasyonu (RPA) ve Yapay Zeka (AI) açısından bir dönüm noktasının aşılması anlamına gelir. Ki zira biz bu makalede bunları teknik yeterliliği olmayanlara bile açıklayabilmeniz için parçalara ayıracağız.
Yapay Zeka (AI) ile Robotik Proses Otomasyonu (RPA) arasındaki fark nedir?
İnsan yargısını ve davranışını artıran ve taklit eden AI teknolojileri, kurallara dayalı insan eylemlerini kopyalayan RPA teknolojilerinin tamamlayıcısıdır.
Aslında, ikisi arasındaki temel ilişki konusunda bazı anlaşmazlıklar söz konusu. Hemen hemen herkes Makine Öğrenimi’nin (ML) bir Yapay Zeka (AI) disiplini olduğunu kabul ederken, aynı fikir birliği RPA ile AI için söz konusu değil maalesef.
Harvard Business Review Analytics tarafından hazırlanan “Gerçek Dünyadaki Yapay Zeka için Yöneticinin Kılavuzu” adlı araştırma raporunda da belirttiği gibi: “Bazıları RPA’nın AI olarak nitelendirilip nitelendirilmeyeceğini sorguluyor.” (Raporda, kullanılan AI tanımına göre RPA’nın kriterleri karşıladığı belirtiliyor.)
Bunun bir nedeni de; fikir birliği eksikliğidir, ve ayrıca bu noktada RPA teknolojilerinin ve kullanım durumlarının o kadar “akıllı” olmamasıdır. RPA, daha önceden olduğu gibi insan çabası gerektiren, tekrarlayan, kurallara dayalı görevleri yerine getirme konusunda harika işler çıkarabilir, ancak derin sinir ağları ile öğrenmeye gelince, maalesef bu söz konusu değil. Otomatik görevler konusunda bir şeyler değişirse ,— örneğin bir web formundaki bir alan yer değiştirirse— , RPA botu genellikle bunu kendi başına halledemez.
Yine de, RPA’nın aslında Yapay Zeka (AI) olarak nitelendirilemeyeceğini düşünen tarafta olsanız bile, şunu kesinlikle söyleyebiliriz, ki RPA ile AI arasında bir ilişki var. Ve bu ilişki giderek daha da derinleşiyor.
Kofax’ın baş strateji sorumlusu Chris Huff, “İnsan yargısını ve davranışını artıran ve taklit eden AI teknolojileri, kurallara dayalı insan eylemlerini kopyalayan RPA teknolojilerini tamamlıyor.” diyor, ve ekliyor, “İki teknoloji, tıpkı geleneksel ‘beyaz yakalı’ olup bilgiye dayalı çalışanlar ile ‘mavi yakalı’ olup hizmete dayalı çalışanlar gibi, bir kuruluşun üretkenliğini artıran bir işbirliği içindedir.”
RPA ve AI birlikte nasıl çalışabilir?
Bir anlamda, sizin veya benim RPA’yı yapay zekanın belirli bir dalı olarak düşünüp düşünmememiz hiç önemli değil. Burada önemli olan, iki teknolojinin de giderek daha fazla birlikte nasıl çalışabileceğinin farkında olmamızdır. Ki Huff’un da ifade ettiği gibi el ele, yani işbirliği içinde.
Jane.ai’de Yapay Zeka (AI) Ar-Ge başkanı olarak görev yapan Dave Costenaro, RPA’nın son yıllarda bazı önemli ilerlemeler kaydettiğini şu şekilde belirtiyor: “RPA, her türden hizmetin otomatik iş akışlarında birbiriyle iletişim kurmasını sağlayan bulut tabanlı API’lerin ve ortak veri formatlarının geçmiş yıllarda gerçekleştirdiği ilerlemelerle büyük bir eşik atladı.”
Günümüzde, Yapay Zeka (AI) teknolojileriyle uyumlu olarak desteklenen RPA, kazanımları açısından edindiği yetenekler konusunda da bir artış gösterdi.
RPA, doğal dil işleme veya bilgisayarla görme gibi yapay zeka disiplinleriyle zenginleştirildikçe, etkili otomasyon olanakları da giderek artış gösterecek.
Costenaro, “Şu anda gelişen AI teknolojileri,— yani derin sinir ağları —, RPA’nın araç setine yepyeni araçlar ekliyor, öncelikle bilgisayarla görme ve doğal dil işlemenin etkin olduğu görevlerde.” ve devamında, “Artık, RPA iş akışlarını, bu yeteneklerin de katkısıyla daha önce yapamadığı kararsız kalınan durumlar için etkinleştirebilir. Bu, belgelerin ve görüntülerin bir algoritma tarafından bütünsel olarak ‘görüntülenmesine’ ve aşağı akış mantığı ile ve yönlendirme açısından yorumlanmasına da olanak tanıyor.”
RPA, doğal dil işleme veya bilgisayarla görme gibi yapay zeka disiplinleriyle zenginleştirildikçe, etkili otomasyon olanakları da önemli ölçüde artış gösterecek.
Automation Anywhere’de Ürün pazarlama başkan yardımcısı olarak görev yapan Kashif Mahbub, “Yapay zekayı RPA ile birleştirmek, işletmelerin her zamankinden daha karmaşık, uçtan uca süreçleri otomatikleştirmesine ve insanların daha akıllı ve daha hızlı çalışmasına yardımcı olmak için tahmine dayalı modelleme ve içgörüleri bu süreçlere entegre etmesine olanak sağlıyor.” diyor.
Akıllı Otomasyon Nedir?
Mahbub ve diğerleri, bu işbirliğine yada yakınlaşmaya, ileride daha sık duyacağınız bir terim olan, “akıllı otomasyon” adıyla ifade ediyor. Bu aslında “dijital işçi” kavramını, yani bir insan gibi çalışan yazılım botu veya makineyi hayata geçiriyor.
Yazılım botlarının belirli süreçleri otomatikleştirmekten ziyade, tamamen bilişsel düzeyde iş asistanları olarak işlev görmeye geçtiği akıllı otomasyon devrine hoş geldin demeye hazır olun.
Mahbub, “Yapay zeka algoritmaları daha karmaşık hale geldikçe, yazılım botları, belirli süreçleri otomatikleştirmekten, her tür tekrarlayan görevi gerçek zamanlı olarak otomatik olarak çözebilen ve nihayetinde insanları sıradan, tekrarlayan işlerden kurtarabilen tamamen bilişsel iş asistanları olarak işlev görmeye geçebilir.” diyor ve devamında, “Tarım devriminin, insanların tüm hafta boyunca çalışmasını ortadan kaldırdığı gibi, bu 4. Sanayi Devrimi de beş günlük çalışma haftasını ortadan kaldırabilir ve zamanımızı insanların en iyi yaptığı şey üzerinde, yani yaratıcı düşünerek geçirmesini sağlayabilir.”
Bu kulağa biraz düşük bir olasılık ya da abartılı gelebilir, fakat bu böyle ve bu yüzden dünya çapında bu konulara bu kadar çok ilgi gösteriliyor.
RPA ve AI Kullanım Durumları
Ancak bu durumları günümüz gerçekliğine (BT liderlerinin iyi bildiği bir gerçeğe) dayandırmak için, RPA ve yapay zekanın artan işbirliği, gerçek uygulamaların ve kullanım durumlarının aslında bazı satıcıların zorladığı aşırı satış sahalarının bazılarını yakalayabileceği anlamına geliyor.
RPA görevleri otomatikleştirir. Fakat uçtan uca tüm süreçleri otomatikleştiremez.
Huff, “RPA görevleri otomatikleştirir. Fakat uçtan uca tüm süreçleri otomatikleştiremez” diyor ve devamında, “Ne yazık ki, bazı müşterilere uçtan uca süreçleri otomatikleştirme kisvesi altında RPA sistemleri satılmış ve [sonuç olarak] bir çoğu maalesef pişman olmuş bu durumdan.”
Huff, müşterilerin pişmanlıklarını hafifletmek ve onları kazanabilmek için şu iki özel teknolojiyi uygun görmüş, ki her ikisi de RPA’nın daha fazla bilişsel yetenekler ile entegrasyonuna iyi birer örnek:
Bilişsel yakalama: Huff, “Bilişsel yakalama, çok kanallı (ör. Web formları, kağıt belgeler, e-postalar gibi) verileri almaya ve ardından, RPA’nın iş görevlerini otomatikleştirmeye başlayabilmesi için yapılandırılmamış verileri yapılandırılmış bir biçime dönüştürmek için yerel AI / bilişsel algoritmaları kullanmaya odaklanır, ki böylece RPA işi otomatikleştirmeye başlayabilir.” diyor
Süreç düzenleme: “Süreç düzenleme, iş akışını otomatikleştirmeye titizlik ve disiplin katar. Ve RPA tarafından otomatikleştirilen iş görevleri tipik olarak bir iş akışının parçası olduğundan, bu çok mantıklıdır.” diyor Huff. Ve devamında, “Ancak süreç düzenleme aynı zamanda tüm istisnaları ele alarak, geleneksel bir şekilde dinamik vaka yönetimi gerçekleştirir ki bu noktada en önemlisi, dijital çalışanlar ile fiziksel çalışanlar arasındaki işbirliğini ve iş aktarımını yöneterek RPA’ya yardımcı olur.”
Huff, RPA ve AI arasındaki bu yakınlaşmaya veya işbirliğine izin veren farklı seçenekleri değerlendirmek için bazı tavsiyelerde bulunurken şunun altını çiziyor: “Bu teknolojilere yatırım yapmayı değerlendirirken, bazı şirketlerin diğerlerine nispeten çok daha önceden bu işbirliği entegrasyonunu gerçekleştirdiğini unutmayın.”
RPA Uygulamalarının En İyi Örnekleri
Huff ayrıca, RPA ve AI entegrasyonundan en iyi şekilde yararlanmak için en iyi bir kaç uygulamayı bizlere önermektedir.
1| Sonuçlara odaklanın
Çoğu büyük teknoloji trendinde olduğu gibi, onları sadece takip etmenin güçlü sonuçlar vermesi pek olası değildir. Bu noktada, net hedeflere veya sonuçlara ihtiyacınız vardır.
Huff, “Sonuçlar; genel olarak en iyi şekilde, teknolojilerin nerede devreye alınması gerektiğini doğru bir şekilde belirleyen ve ardından nihai değeri belirlemek için sonuçları erken dönem hipotezlere veya iş durumu ölçütlerine göre sürekli olarak izleyen etkili yönetişim yollarıyla elde edilebilir.” diyor.
2. RPA ve AI teknolojilerinin iş birliğine dijital çalışanlar gibi davranın
“Teknolojileri etkin bir şekilde kullanmanın bir başka yolu da, teknolojileri, tıpkı insanlar gibi farklı becerilere sahip ‘dijital çalışanlar’ olarak gören bütüncül bir yaklaşım sergilemektir.” diyor Huff.
Ve devamında, “Bu bir ‘dijital iş gücü’ olarak görüldüğünde, organizasyonel olarak işlevsel birimler, bu iş birliği içindeki teknolojileri, çalışma alanında daha az zamanda daha fazlasını yapmaları için güçlendiren başka bir kişi gibi, adeta dijital bir çalışan görmeye başlar, bu da organizasyon için daha fazla kapasite sağladığımız ve çalışanlar için de muhtemelen en çok değer verdikleri şeyi (zaman) onlara verdiğimiz için iyileştirilmiş bir iş/yaşam dengesi sunduğumuz anlamına gelir.”
RPA ve Otomasyon: İnsanlar için geniş bir alan
Aslında, bu “büyük” bir şey. zira RPA ve AI’nın işbirliği, otomasyon ve iş süreçlerinin geleceği konusundaki yüksek beklentilerin gerçekleşmesi için atılacak önemli adımlardan bazılarını hızlandırabilir. Ancak temel olarak da, bu işbirliğinin aynı zamanda sadece kendi başına RPA’nın mevcut yeteneklerinin gelişmesini temsil ettiğini de unutmamız gerek.
Robotik Proses Otomasyonu (RPA) hakkında ve daha fazlası…
Jane.ai’den Costenaro, “Net etki, daha yüksek üretkenlik ve etkin iş akışları için RPA’nın erişimini genişletmek olacaktır.” diyor, ve ekliyor, “Bu genişleme dalgası olgunlaştığında, teknoloji yeni bir sentez, yaratıcılık ve stratejik düşünme sınırıyla karşı karşıya gelecektir. Bunlar, otomatikleştirmeye yönelik net bir araştırma yolunun olmadığı alanlardır, bu nedenle insanlar bu görevleri, RPA iş akışlarının desteğiyle desteklenerek gerçekleştirmeye devam edecekler.”