RPA dan API di perusahaan digital | AI dalam bisnis #23

Diterbitkan: 2022-10-27

Robotic Process Automation (RPA) dan Application Programming Interfaces (APIs) adalah dua pendekatan untuk mengotomatisasi tugas yang membosankan, memakan waktu, dan berulang. Bagaimana mereka berbeda dan peran apa yang dimainkan oleh kecerdasan buatan di keduanya?

RPA dan API di perusahaan digital – daftar isi:

  1. pengantar
  2. Otomatisasi Proses Robotik (RPA)
  3. Antarmuka Pemrograman Aplikasi (API)
  4. Ringkasan

pengantar

Di setiap perusahaan, ada daftar tugas berulang yang harus dilakukan setiap minggu atau bulan. Biasanya dibiarkan sampai menit terakhir, mereka mengambil waktu yang berharga dan menghasilkan kesalahan yang memiliki konsekuensi serius. Biasanya, mereka melibatkan pemrosesan dokumen perusahaan dan entri data. Persamaannya menyangkut perlunya mengulangi tindakan yang sama di beberapa tempat – menulis ulang data ke dalam format yang berbeda, menyalin dan menempelkan ke sel yang sesuai, dan mengekspor dan mengimpor berbagai jenis file.

Berbagai program yang menangani data yang sama tetapi saling berkomunikasi dengan perbedaan sering menjadi penyebab hambatan yang muncul selama proses distribusi data. Pada saat seperti itu, bantuan besar datang dalam bentuk alat otomatisasi yang semakin tersedia yang didukung oleh kecerdasan buatan.

Otomatisasi Proses Robotik (RPA)

Salah satu solusi untuk menangani aplikasi yang berbeda dengan satu program adalah Robotic Process Automation (RPA). Dalam bentuk dasarnya, alat ini mengelola program perusahaan seperti yang biasa dilakukan manusia dalam situasi yang sederhana dan tidak menuntut. Misalnya, menyalin teks dari jendela browser yang dipilih dan menempelkannya ke spreadsheet, mengimpor data dari satu database ke database lain, atau memindahkan file yang dibuat oleh program akuntansi ke folder yang ditentukan.

Tetapi inovasi nyata dimulai saat melengkapi RPA dengan kecerdasan buatan. Akibatnya, ia menangani proses canggih yang mengoperasikan program yang berbeda, dengan mempertimbangkan kerja sama banyak orang. Itu juga memilih tindakan yang tepat tergantung pada hasil yang diperoleh dalam langkah tertentu. Misalnya – misalkan pelanggan mengajukan keluhan melalui formulir di situs atau melalui chatbot atau voicebot. Berkat RPA, email dengan label untuk mengirim paket pengembalian akan dikirim secara otomatis. Selain itu, jika diprogram sebelumnya, ini akan memulai prosedur pengembalian dana pembelian, sesuai permintaan.

Namun, fitur yang paling menarik dari RPA adalah ia bekerja seperti pengguna tambahan perangkat lunak perusahaan, tidak seperti program komputer pada umumnya. Dengan kata lain, ia mengelola email, daripada menyediakan layanannya. Itulah mengapa banyak yang menyebutnya sebagai solusi tingkat permukaan karena tidak mengganggu cara kerja aplikasi perusahaan.

Antarmuka Pemrograman Aplikasi

API, atau antarmuka pemrograman aplikasi, bekerja dengan cara yang sedikit berbeda dari RPA. Dalam kasus RPA, pekerjaan mereka yang mempersiapkannya untuk operasi melibatkan perancangan perangkat lunak yang meniru seluruh alur kerja yang diinginkan di perusahaan. Karena itu, mengubah klien email, misalnya, memerlukan perubahan RPA. Dengan API, di sisi lain, solusi bersifat modular. Dengan kata lain, API tidak peduli klien email apa yang dimiliki perusahaan, hanya output yang dihasilkannya. Ini menjadikan pendekatan API-first sebagai solusi yang lebih fleksibel. Namun, ini membutuhkan turun satu tingkat dari permukaan, tingkat ujung depan tempat RPA beroperasi. Ini karena API beroperasi pada level pemrograman aplikasi, back-end.

Contoh API yang bagus menyangkut kemampuan untuk mengotomatiskan pembacaan serta pembuatan dokumen Google. Mereka memungkinkan perusahaan untuk membuat laporan, secara otomatis menghasilkan faktur berdasarkan data dari toko dalam kasus e-niaga, atau bahkan membentuk versi bahasa baru dari situs web, hampir seperti terjemahan yang dibantu AI. Namun, menerapkan API membutuhkan pengetahuan setidaknya dasar-dasar pemrograman, dan seringkali kemampuan untuk mengeksekusi formula lanjutan.

Ringkasan

Menggabungkan pengoperasian berbagai jenis perangkat lunak di perusahaan digital modern termasuk dalam kelompok tugas yang menuntut. Ini membutuhkan pemikiran ulang proses data dan alur kerja dokumen, dan mengidentifikasi tugas yang berulang serta saat-saat ketika pengambilan keputusan manusia menjadi diperlukan.

Namun, dengan dua cara berbeda untuk mengintegrasikan pengoperasian program – melalui RPA dan API, atau bahkan keduanya – Anda akan mengotomatiskan sebagian besar proses yang membosankan dan menghemat waktu berharga rekan kerja Anda untuk melakukan aktivitas yang lebih kreatif dan inovatif.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

RPA and APIs in a digital company | AI in business #23 robert whitney avatar 1background

Pengarang: Robert Whitney

Pakar JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah meningkatkan produktivitas tim dengan mengajari orang lain cara bekerja sama secara efektif saat coding.

Lihat semua posting

AI dalam bisnis:

  1. Kecerdasan buatan dalam bisnis - Pendahuluan
  2. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 1)
  3. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 2)
  4. Aplikasi AI dalam bisnis - gambaran umum
  5. Apa itu NLP, atau pemrosesan bahasa alami dalam bisnis?
  6. Pemrosesan dokumen otomatis
  7. AI dan media sosial – apa yang mereka katakan tentang kita?
  8. Penerjemah otomatis. Lokalisasi cerdas produk digital
  9. Chatbot teks berbantuan AI
  10. Operasi dan aplikasi bisnis voicebots
  11. Teknologi asisten virtual, atau bagaimana cara berbicara dengan AI?
  12. Bisnis NLP hari ini dan besok
  13. Bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu BPM?
  14. Akankah kecerdasan buatan menggantikan analis bisnis?
  15. Peran AI dalam pengambilan keputusan bisnis
  16. Apa itu Intelijen Bisnis?
  17. Menjadwalkan posting media sosial. Bagaimana AI dapat membantu?
  18. Posting media sosial otomatis
  19. Kecerdasan buatan dalam manajemen konten
  20. AI kreatif hari ini dan besok
  21. AI multimodal dan aplikasinya dalam bisnis
  22. Interaksi baru. Bagaimana AI mengubah cara kita mengoperasikan perangkat?
  23. RPA dan API di perusahaan digital
  24. Layanan dan produk baru yang beroperasi dengan AI
  25. Pasar kerja masa depan dan profesi yang akan datang
  26. AI Hijau dan AI untuk Bumi
  27. EdTech. Kecerdasan buatan dalam pendidikan