RPA i API w cyfrowej firmie | AI w biznesie #23

Robotic Process Automation (RPA) i interfejsy programowania aplikacji (API) to dwa podejścia do automatyzacji żmudnych, czasochłonnych i powtarzalnych zadań. Czym się różnią i jaką rolę w obu odgrywa sztuczna inteligencja?

RPA i API w firmie cyfrowej – spis treści:

1. Wstęp
2. Zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA)
3. Interfejsy programowania aplikacji (API)
4. Streszczenie

Wstęp

W każdej firmie jest cała lista powtarzalnych zadań do wykonania co tydzień lub miesiąc. Zazwyczaj pozostawione na ostatnią chwilę, zabierają cenny czas i generują błędy, które mają poważne konsekwencje. Zazwyczaj polegają na przetwarzaniu dokumentów firmowych i wprowadzaniu danych. Ich wspólny mianownik dotyczy konieczności powtarzania tych samych czynności w kilku miejscach – przepisywania danych do innego formatu, kopiowania i wklejania do odpowiednich komórek oraz eksportowania i importowania różnych typów plików.

Za utrudnienia, które pojawiają się w całym procesie dystrybucji danych, często winne są różne programy, które obsługują te same dane, ale komunikują się ze sobą o różnicach. W takich momentach z pomocą przychodzi coraz więcej dostępnych narzędzi automatyzacji wspieranych przez sztuczną inteligencję.

Zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA)

Jednym z rozwiązań do obsługi różnych aplikacji za pomocą jednego programu jest Robotic Process Automation (RPA). W swojej podstawowej formie narzędzie to zarządza programami firmy tak, jak człowiek w prostych, niewymagających sytuacjach. Na przykład kopiuje tekst z wybranego okna przeglądarki i wkleja go do arkusza kalkulacyjnego, importuje dane z jednej bazy danych do drugiej lub przenosi plik utworzony przez program księgowy do wyznaczonego folderu.

Ale prawdziwa innowacja zaczyna się od wyposażenia RPA w sztuczną inteligencję. Dzięki temu obsługuje wyrafinowane procesy obsługujące różne programy, uwzględniając współpracę wielu osób. Dobiera również odpowiedni kierunek działania w zależności od wyniku uzyskanego w danym kroku. Na przykład – załóżmy, że klient składa skargę za pośrednictwem formularza na stronie lub za pośrednictwem chatbota lub voicebota. Dzięki RPA automatycznie wysyłany jest e-mail z etykietą do wysłania paczki zwrotnej. Dodatkowo, jeśli została wcześniej zaprogramowana, na żądanie inicjuje procedurę zwrotu zakupu.

Jednak najbardziej ekscytującą cechą RPA jest to, że działa jak dodatkowy użytkownik oprogramowania firmy, a nie jak typowy program komputerowy. Innymi słowy, zarządza pocztą e-mail, a nie świadczy swoje usługi. Dlatego wielu nazywa to rozwiązaniem na poziomie powierzchni, ponieważ nie zakłóca działania aplikacji firmy.

Interfejsy programowania aplikacji

API, czyli interfejsy programowania aplikacji, działają w nieco inny sposób niż RPA. W przypadku RPA zadaniem osób przygotowujących je do działania jest zaprojektowanie oprogramowania, które naśladuje cały pożądany w firmie przepływ pracy. Z tego powodu np. zmiana klienta poczty wymaga zmiany RPA. Z drugiej strony w przypadku interfejsów API rozwiązania są modułowe. Innymi słowy, interfejsy API nie dbają o to, jaki klient poczty ma firma, a jedynie o generowane przez nią dane wyjściowe. To sprawia, że ​​podejście API-first jest bardziej elastycznym rozwiązaniem. Wymaga to jednak zejścia o jeden poziom w dół od powierzchni, poziomu front-endu, na którym działa RPA. Dzieje się tak, ponieważ API działa na poziomie programowania aplikacji, czyli zapleczu.

Świetnym przykładem API jest możliwość zautomatyzowania czytania oraz tworzenia dokumentów Google. Umożliwiają firmie sporządzanie raportów, automatyczne generowanie faktur na podstawie danych ze sklepu w przypadku e-commerce, a nawet tworzenie nowych wersji językowych strony internetowej, prawie jak tłumaczenie wspomagane przez sztuczną inteligencję. Jednak zastosowanie API wymaga znajomości przynajmniej podstaw programowania, a często umiejętności wykonywania zaawansowanych formuł.

Streszczenie

Łączenie działania różnych typów oprogramowania w nowoczesnej firmie cyfrowej należy do grupy wymagających zadań. Wymaga przemyślenia procesu obiegu danych i dokumentów oraz identyfikacji powtarzalnych zadań i momentów, w których konieczne jest podejmowanie decyzji przez człowieka.

Jednak dzięki dwóm różnym sposobom integracji działania programów – poprzez RPA i interfejsy API, a nawet oba – zautomatyzujesz ogromną część żmudnych procesów i zaoszczędzisz cenny czas współpracowników na wykonywanie bardziej kreatywnych i innowacyjnych działań.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej pracowitej społeczności pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pintereście, TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert i instruktor JavaScript, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych efektywnej współpracy podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

AI w biznesie:

1. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
3. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
4. Aplikacje AI w biznesie - przegląd
5. Co to jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
6. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
7. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
8. Automatyczny tłumacz. Inteligentna lokalizacja produktów cyfrowych
9. Chatboty tekstowe wspomagane przez sztuczną inteligencję
10. Działanie i aplikacje biznesowe Voicebotów
11. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
12. Biznes NLP dziś i jutro
13. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
14. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
15. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
16. Co to jest analiza biznesowa?
17. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
18. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
19. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
20. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
21. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
22. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
23. RPA i API w cyfrowej firmie
24. Nowe usługi i produkty działające z AI
25. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
26. Zielona sztuczna inteligencja i sztuczna inteligencja dla Ziemi
27. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji