Agar alat RPA di pasar tetap kompetitif, kemampuannya harus melampaui otomatisasi tugas dan memperluas penawarannya dengan menyertakan otomatisasi cerdas (IA). Jenis otomatisasi ini memperluas fungsionalitas RPA dengan menggabungkan sub-disiplin kecerdasan buatan, seperti machine learning, pemrosesan bahasa alami, dan visi komputer.  

Otomatisasi proses cerdas menuntut lebih dari sekadar sistem RPA berbasis aturan sederhana. Anda dapat menganggap RPA sebagai tugas "melakukan", sementara AI dan ML lebih banyak mencakup "berpikir" dan "pembelajaran,". RPA melatih algoritma menggunakan data sehingga peranti lunak dapat melakukan tugas dengan cara yang lebih cepat dan lebih efisien.

Otomatisasi proses robot sering disalahartikan sebagai kecerdasan buatan (AI), tetapi keduanya jelas berbeda. AI menggabungkan otomatisasi kognitif, machine learning (ML), pemrosesan bahasa alami (NLP), penalaran, pembuatan hipotesis, dan analisis.

Perbedaan yang paling penting adalah bahwa RPA digerakkan oleh proses, sedangkan AI digerakkan oleh data. Bot RPA hanya dapat mengikuti proses yang ditentukan oleh pengguna akhir, sedangkan bot AI menggunakan machine learning untuk mengenali pola dalam data, khususnya data yang tidak terstruktur, dan belajar dari waktu ke waktu. Dengan kata lain, AI dimaksudkan untuk menyimulasikan kecerdasan manusia, sedangkan RPA semata-mata mereplikasi tugas-tugas yang diarahkan oleh manusia. Meskipun penggunaan alat kecerdasan buatan dan RPA meminimalkan kebutuhan akan campur tangan manusia, cara keduanya mengotomatiskan proses berbeda. 

Konon, RPA dan AI juga saling melengkapi dengan baik. AI dapat membantu RPA mengotomatiskan tugas secara lebih lengkap dan menangani contoh penggunaan yang lebih kompleks. RPA juga memungkinkan insight AI ditindaklanjuti dengan lebih cepat daripada menunggu implementasi manual.

Menurut Forrester, alat peranti lunak RPA harus mencakup kemampuan inti berikut:

1. Kemampuan kode rendah untuk membangun skrip otomatisasi
   
   
2. Integrasi dengan aplikasi perusahaan
   
   
3. Orkestrasi dan administrasi termasuk konfigurasi, pemantauan, dan keamanan

Teknologi otomatisasi, seperti RPA, juga dapat mengakses informasi melalui sistem lama, terintegrasi dengan baik dengan aplikasi lain melalui integrasi front-end. Hal ini memungkinkan platform otomatisasi untuk berperilaku mirip dengan pekerja manusia, melakukan tugas-tugas rutin, seperti login, dan juga menyalin dan menempel dari satu sistem ke sistem lainnya. Meskipun koneksi back-end ke database dan layanan web perusahaan juga membantu otomatisasi, nilai sebenarnya dari RPA ada pada integrasi front-end yang cepat dan sederhana.

Ada beberapa manfaat dari RPA, antara lain:

• Memerlukan lebih sedikit pengkodean: RPA tidak memerlukan konfigurasi oleh pengembang; fitur seret dan lepaskan di antarmuka pengguna memudahkan penempatan staf non-teknis.
  
  
• Penghematan biaya yang cepat: Karena RPA mengurangi beban kerja tim, staf dapat dialokasikan kembali ke pekerjaan prioritas lain yang memang membutuhkan input manusia, yang mengarah pada peningkatan produktivitas dan ROI. 
  
  
• Kepuasan pelanggan yang lebih tinggi: Bot dan chatbot dapat bekerja sepanjang waktu, sehingga mengurangi waktu tunggu pelanggan. Hal ini dapat meningkatkan kepuasan pelanggan.
  
  
• Peningkatan moral karyawan: Dengan mengambil alih beban kerja yang berulang dan bervolume tinggi dari tim Anda, RPA memungkinkan orang untuk fokus pada pengambilan keputusan yang lebih bijaksana dan strategis. Pergeseran dalam pekerjaan ini berdampak positif pada kebahagiaan karyawan.
  
  
• Akurasi dan kepatuhan yang lebih baik: Karena Anda dapat memprogram robot RPA untuk mengikuti alur kerja dan aturan tertentu, Anda dapat mengurangi kesalahan manusia, terutama di sekitar pekerjaan yang membutuhkan akurasi dan kepatuhan, seperti standar peraturan. RPA juga dapat menyediakan jejak audit, sehingga memudahkan pemantauan perkembangan dan menyelesaikan masalah dengan lebih cepat.
   
  
• Sistem yang ada tetap berjalan: Peranti lunak otomatisasi proses robotik tidak menyebabkan gangguan apa pun pada sistem yang mendasarinya karena bot bekerja pada lapisan presentasi aplikasi yang sudah ada. Jadi, Anda dapat mengimplementasikan bot dalam situasi di mana Anda tidak memiliki antarmuka pemrograman aplikasi (API) atau sumber daya untuk mengembangkan integrasi yang mendalam.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang apa yang diperlukan pengguna bisnis untuk menyiapkan alat RPA, baca terus di blog kami di sini.

Meskipun peranti lunak RPA dapat membantu perusahaan berkembang, ada beberapa kendala, seperti budaya organisasi, masalah teknis, dan penskalaan.

Budaya organisasi
Meskipun RPA akan mengurangi kebutuhan atas peran pekerjaan tertentu, RPA juga akan mendorong pertumbuhan peran baru untuk menangani tugas yang lebih kompleks, sehingga memungkinkan karyawan untuk fokus pada strategi dengan tingkat yang lebih tinggi dan pemecahan masalah yang kreatif. Organisasi perlu mempromosikan budaya pembelajaran dan inovasi karena tanggung jawab dalam peran pekerjaan bergeser. Kemampuan beradaptasi tenaga kerja akan menjadi penting untuk mendukung kesuksesan proyek otomatisasi dan transformasi digital. Dengan mendidik staf Anda dan berinvestasi dalam program pelatihan, Anda dapat mempersiapkan tim untuk perubahan prioritas yang sedang berlangsung.

Kesulitan dalam penskalaan
Meskipun RPA dapat melakukan beberapa operasi simultan, RPA terbukti sulit untuk diskalakan di perusahaan karena pembaruan peraturan atau perubahan internal. Menurut laporan Forrester, 52% pelanggan mengklaim bahwa mereka kesulitan dalam meningkatkan skala program RPA mereka. Sebuah perusahaan harus memiliki 100 atau lebih robot yang bekerja aktif untuk memenuhi syarat sebagai program lanjutan, tetapi hanya sedikit inisiatif RPA yang berkembang melampaui 10 bot pertama.

Ada beberapa industri yang memanfaatkan teknologi RPA untuk merampingkan operasi bisnis mereka. Implementasi RPA dapat ditemukan di seluruh industri berikut:

Perbankan dan jasa keuangan: Dalam laporan Forrester tentang “Pasar Layanan RPA Akan Tumbuh Mencapai USD 12 Miliar Pada Tahun 2023”, 36% dari seluruh contoh penggunaan berada di bidang keuangan dan akuntansi. Saat ini, lebih dari 1 dari 3 bot berada di industri keuangan, dan hal ini tidak mengherankan mengingat penerapan otomatisasi pada perbankan sejak dini. Saat ini, banyak bank besar menggunakan solusi otomatisasi RPA untuk mengotomatiskan tugas-tugas, seperti riset pelanggan, pembukaan rekening, pemrosesan penyelidikan, dan anti pencucian uang. Sebuah bank menyebarkan ribuan bot untuk mengotomatiskan entri data manual bervolume tinggi. Proses-proses ini memerlukan banyak tugas melelahkan dan berbasis aturan yang disederhanakan oleh otomatisasi.

Asuransi: Asuransi penuh dengan proses berulang yang cocok untuk otomatisasi. Sebagai contoh, Anda dapat menerapkan RPA pada operasi pemrosesan klaim, kepatuhan terhadap peraturan, manajemen polis, dan tugas-tugas underwriting.

Ritel: Munculnya e-commerce menjadikan RPA sebagai komponen integral dari industri ritel modern yang telah meningkatkan operasi back office dan pengalaman pelanggan. Contoh aplikasi yang populer adalah manajemen hubungan pelanggan, manajemen gudang dan pesanan, pemrosesan masukan pelanggan, dan deteksi penipuan.

Perawatan Kesehatan: Akurasi dan kepatuhan merupakan hal yang terpenting dalam industri perawatan kesehatan. Beberapa rumah sakit terbesar di dunia menggunakan peranti lunak otomatisasi proses robotik untuk mengoptimalkan manajemen informasi, manajemen resep, pemrosesan klaim asuransi, dan siklus pembayaran, serta proses-proses lainnya.

Jelajahi uji coba kami untuk memulai perjalanan otomatisasi Anda hari ini.