- RPA mengotomatiskan tugas-tugas berbasis aturan yang berulang dengan meniru klik dan pengetikan manusia, tetapi tidak sama dengan AI, yang menganalisis dan beradaptasi dengan data.
- RPA tradisional tidak belajar atau bernalar, tetapi sering kali berintegrasi dengan AI untuk menangani input yang tidak terstruktur dan memungkinkan otomatisasi yang lebih kompleks.
- RPA sangat berguna dalam lingkungan tanpa API, memungkinkan bisnis untuk mengotomatisasi seluruh sistem lama tanpa perubahan infrastruktur yang besar.
- Kasus penggunaan RPA yang umum meliputi transfer data antar sistem, tugas administratif rutin, alur kerja yang dipicu oleh peristiwa, dan tindakan dukungan backend.
Robotic Process Automation (RPA) telah ada selama bertahun-tahun. RPA dibuat untuk mengotomatiskan tugas-tugas berbasis aturan yang berulang - hal-hal seperti memproses faktur, memindahkan data antar sistem, atau memperbarui catatan dalam CRM.
Namun, seiring dengan semakin pintarnya alat otomatisasi, batas antara RPA dan kecerdasan buatan semakin kabur. Banyak tim mengajukan pertanyaan yang sama:
Apakah RPA merupakan salah satu bentuk AI? Apakah ia menggunakan AI? Dan bagaimana perbandingannya dengan agen AI yang tiba-tiba dibangun oleh semua orang ke dalam stack mereka?
Orang sering mengadu RPA dengan AI - seolah-olah ini adalah salah satunya. Namun pada kenyataannya, keduanya memecahkan masalah yang berbeda dan sering kali bekerja lebih baik bersama-sama, terutama dalam otomatisasi perusahaan.
Apa yang dimaksud dengan otomatisasi proses robotik (RPA)?
Robotic Process Automation (RPA) adalah perangkat lunak yang mengotomatiskan tugas-tugas berbasis aturan yang berulang-ulang dengan berinteraksi dengan sistem digital dengan cara yang sama seperti yang dilakukan oleh manusia - meng-klik, mengetik, menyalin, dan memicu tindakan di seluruh aplikasi.
Sebagian besar bot RPA dirancang untuk mengikuti serangkaian instruksi tetap. Mereka tidak menganalisis data atau membuat keputusan - mereka hanya menjalankan proses yang sama berulang kali dengan cepat dan akurat.
Karena mereka beroperasi di tingkat UI, bot RPA dapat bekerja di seluruh alat yang tidak memiliki API atau integrasi. Itulah mengapa bot RPA sering digunakan dalam sistem lama atau alur kerja perusahaan di mana tugas-tugas terstruktur perlu diotomatisasi tanpa membangun ulang semuanya dari awal.
Apa perbedaan AI dan RPA?
RPA dan AI sama-sama merupakan teknologi otomasi, tetapi keduanya berfungsi dengan cara yang berbeda. RPA dibuat untuk mengikuti instruksi. AI dibangun untuk menafsirkan, memprediksi, dan beradaptasi. Meskipun keduanya sering diintegrasikan dalam strategi otomatisasi perusahaan, penting untuk memahami apa yang sebenarnya dilakukan oleh masing-masing teknologi ini - dan di mana kemampuannya berhenti.

Apakah RPA merupakan salah satu bentuk AI?
Tidak - RPA bukanlah bentuk kecerdasan buatan.
RPA mengotomatiskan tugas dengan meniru tindakan manusia pada tingkat antarmuka pengguna. RPA mengklik, mengetik, menyalin, dan memindahkan data - persis seperti yang diinstruksikan. Tidak ada pembelajaran, tidak ada penalaran, dan tidak ada fleksibilitas di luar apa yang didefinisikan secara eksplisit.
AI, sebaliknya, beroperasi pada data dan probabilitas. AI mengenali pola, menyimpulkan makna, dan membuat keputusan dalam lingkungan yang dinamis.
RPA mengeksekusi instruksi. AI menghasilkan keluaran berdasarkan konteks.
Kesalahpahaman ini sering muncul karena kedua teknologi tersebut mengurangi upaya manual. Tetapi otomatisasi tidak sama dengan kecerdasan.
Apakah RPA menggunakan AI?
Sistem RPA tradisional berbasis aturan dan deterministik. Sistem ini membutuhkan input terstruktur dan alur kerja yang tetap. Namun, RPA dapat ditingkatkan dengan komponen AI untuk menangani data, bahasa, dan variabilitas yang tidak terstruktur.
- AI menafsirkan masukan mentah (misalnya dokumen, email, pesan)
- RPA bekerja berdasarkan output terstruktur (misalnya entri data, perutean tugas)
Pasangan ini biasa terjadi pada chatbot cerdas - terutama yang menangani permintaan dukungan atau pertanyaan internal. Jika Anda membuat sesuatu seperti chatbot FAQ bertenaga AI, AI menangani interpretasi pertanyaan, dan RPA dapat digunakan untuk mengambil atau memperbarui data terkait di sistem backend.
Perbedaan utama antara RPA dan AI
Meskipun RPA dan AI sering digunakan bersamaan, dasar teknis dan peran operasionalnya sangat berbeda. RPA dirancang untuk mengikuti instruksi yang tepat. AI dibuat untuk menangani kompleksitas, ambiguitas, dan perubahan.
Jika Anda sedang memutuskan di mana akan menerapkan masing-masing, perbandingan ini menyoroti perbedaan utama mereka di seluruh input, logika, kemampuan beradaptasi, dan banyak lagi:
Perbedaan ini penting. RPA dapat diandalkan di lingkungan di mana prosesnya tidak pernah berubah. AI menjadi penting ketika input tidak dapat diprediksi atau tugas memerlukan interpretasi. Di sebagian besar sistem modern, kekuatan sebenarnya berasal dari penggunaan keduanya - masing-masing melakukan yang terbaik.
Manfaat Utama RPA
RPA berharga bukan karena ia cerdas, tetapi karena ia tepat. Dalam sistem di mana logika tetap, antarmuka berantakan, dan skala penting, RPA memperkenalkan konsistensi tanpa gangguan.
Ini menyediakan jenis lapisan eksekusi yang tidak dimiliki oleh sebagian besar tumpukan perangkat lunak perusahaan: lapisan yang beroperasi di seluruh alat tanpa perlu mengubahnya.

Bekerja tanpa API atau infrastruktur
RPA tidak memerlukan integrasi terstruktur. RPA berinteraksi dengan antarmuka pengguna secara langsung - meniru klik, input, dan navigasi seperti yang dilakukan oleh operator manusia. Hal ini membuatnya dapat digunakan di lingkungan di mana API tidak ada, dukungan vendor terbatas, atau alat tidak pernah dibuat untuk beroperasi.
Ini adalah salah satu alasan mengapa masih digunakan dalam platform chatbot AI di mana akses backend terbatas, dan bot perlu mengotomatiskan alur kerja di seluruh alat yang tidak terhubung secara alami.
Menempatkan kendali di tangan operator
Tidak seperti kebanyakan pendekatan otomatisasi yang sepenuhnya berada di bidang teknik, RPA biasanya dikonfigurasi oleh tim operasi. Mereka adalah orang-orang yang sama yang menentukan, menjalankan, dan memperbarui alur kerja dari hari ke hari - yang berarti logika lebih dekat dengan orang-orang yang paling memahaminya.
Pendekatan berbasis tim seperti ini cocok dengan strategi manajemen proyek AI yang lebih luas, di mana pemangku kepentingan non-teknis membutuhkan lebih banyak otonomi dalam pengambilan keputusan dan pembaruan otomatisasi.
Memastikan presisi pada skala besar
Setelah diterapkan, RPA mengikuti instruksi dengan tepat. Tidak ada improvisasi, tidak ada jalan pintas, dan tidak ada variabilitas antar pengguna. Setiap tugas dijalankan dengan cara yang sama, setiap saat.
Ketepatan semacam itu sangat penting dalam fungsi-fungsi seperti keuangan, kepatuhan, dan pelaporan - area-area di mana penyimpangan kecil saja bisa menimbulkan risiko. Ini adalah komponen dasar dari strategi otomatisasi proses bisnis yang memprioritaskan pengulangan daripada kemampuan beradaptasi.
Menangani eksekusi bersama AI
RPA memang tidak cerdas, tetapi dapat diandalkan - itulah mengapa RPA cocok dipasangkan dengan sistem AI. Model dapat mengklasifikasikan, menghasilkan, atau menyimpulkan. RPA kemudian dapat melakukan tindakan yang dihasilkan.
Anda akan semakin sering melihat pola ini dalam sistem yang dibangun dengan agen AI vertikal, di mana LLM menangani logika dan pengambilan keputusan, dan RPA menindaklanjuti dengan pembaruan backend dan pemicu tingkat sistem.
Apa yang dapat diotomatisasi oleh RPA
RPA dibuat untuk melaksanakan tugas-tugas digital yang didefinisikan dengan jelas - dan dalam konteks yang tepat, RPA secara diam-diam menghilangkan berjam-jam pekerjaan manual per minggu. Kekuatannya terletak pada konsistensinya. Setelah alur kerja ditentukan, alur kerja akan berjalan dengan cara yang sama setiap saat, tanpa kesalahan, kelelahan, atau keraguan.
Ini paling efektif jika digunakan untuk mendukung tulang punggung operasi bisnis sehari-hari yang tidak terlihat - di seluruh sistem yang tidak berbicara satu sama lain, atau dalam alur kerja yang terlalu membosankan untuk dimiliki manusia dalam jangka panjang.

Transfer data lintas sistem
RPA biasanya digunakan untuk mentransfer data terstruktur di seluruh alat yang terputus - terutama ketika alat tersebut tidak saling berbicara secara native. RPA dapat mengekstrak pengiriman formulir, memigrasikan catatan di antara dasbor, atau memperbarui spreadsheet internal berdasarkan log ekspor.
Ini adalah jenis alur kerja yang sering ditangani di belakang layar dalam kerangka kerja agenLLM , di mana model memutuskan apa yang akan diperbarui, dan RPA menangani transfer data.
Tugas admin yang berulang-ulang
Proses seperti pembuatan faktur, pencatatan dokumen, pemrosesan pengembalian dana, dan sinkronisasi status sering kali dikelola dengan bot yang mengikuti logika langkah demi langkah. Ini adalah tugas-tugas bervolume tinggi dan berbasis aturan yang ada di latar belakang setiap bisnis.
Banyak di antaranya berada di bawah inisiatif BPA yang lebih luas - di mana RPA digunakan bukan untuk menggantikan sistem, tetapi untuk menegakkan konsistensi di seluruh sistem.
Eksekusi alur kerja berbasis pemicu
RPA dapat dipicu secara otomatis ketika peristiwa tertentu terjadi - seperti formulir dikirimkan, webhook ditembakkan, atau perintah dikeluarkan di saluran tim. Alur ini mengurangi koordinasi manual di seluruh alat.
Anda akan sering melihat model ini digunakan dengan alat ChatOps internal, di mana bot memulai aliran berdasarkan permintaan sederhana, tanpa perlu keterlibatan teknik.
Koordinasi backend dalam alur dukungan
Dalam lingkungan dukungan pelanggan, RPA memastikan bahwa pembaruan yang dibuat di satu sistem tercermin di tempat lain - seperti menyinkronkan status tiket, mencatat alasan eskalasi, atau merutekan permintaan di seluruh tim.
Orkestrasi ini sangat umum dalam pengaturan otomatisasi alur kerja, di mana kecerdasan menangani kueri, dan RPA menangani tindak lanjutnya.
Tindak lanjut dalam tindakan chatbot pelanggan
Ketika pengguna membuat janji temu, memperbarui permintaan, atau mendapatkan konfirmasi transaksi melalui chatbot, RPA sering kali menjadi lapisan yang mengeksekusi tindakan tersebut. RPA melakukan pembaruan aktual, menyinkronkan sistem backend, dan mengonfirmasi interaksi - semuanya tanpa terlihat.
Pola ini muncul di banyak implementasi front-end seperti chatbot WordPress atau asisten Telegram.
Di mana RPA Cocok dalam Gambaran Agen Besar
RPA dirancang untuk tugas-tugas yang berulang dan terstruktur. Namun, di dunia di mana pelanggan mengharapkan respons yang cepat dan tim internal bergantung pada banyak alat, otomatisasi harus maju lebih jauh.
Di sinilah AI berperan. Dengan mengintegrasikan alur berbasis aturan dengan pemahaman bahasa alami dan logika API, Anda dapat melampaui RPA tradisional dan mulai mengembangkan asisten yang beradaptasi, merespons, dan mengambil tindakan.
Platform seperti Botpress memungkinkan pergeseran ini dengan menyediakan metode untuk memicu tindakan, meminta data, dan mengotomatiskan alur kerja yang nyata, semuanya melalui obrolan.
Anda dapat membuat bot itu:
- Membaca permintaan pengguna di Telegram
- Memeriksa status di sistem backend Anda
- Memperbarui catatan atau memulai alur kerja backend - sama seperti RPA
- Dan merespons dalam waktu nyata, didukung oleh AI
Ini adalah semua yang dilakukan RPA - tetapi lebih cerdas dan menghadap ke pengguna.
Mulailah membangun hari ini - gratis.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Bagaimana cara memutuskan apakah akan menggunakan RPA, AI, atau keduanya dalam proyek otomatisasi saya?
Jika tugas Anda berulang dan mengikuti aturan yang jelas, RPA sangat ideal. Namun, jika melibatkan data atau keputusan yang berantakan, di situlah AI bersinar, dan menggabungkan keduanya sering kali memberi Anda yang terbaik dari kedua dunia.
Industri apa yang paling diuntungkan dengan menggabungkan RPA dengan AI?
Keuangan, perawatan kesehatan, asuransi, dan layanan pelanggan semuanya menyukai kombinasi ini. Bayangkan: banyak dokumen, aturan yang ketat, dan banyaknya permintaan yang masuk yang membutuhkan tindakan cepat.
Apa cara terbaik untuk mengintegrasikan RPA ke dalam stack teknologi yang sudah ada tanpa merusaknya?
Mulailah dari yang kecil dengan kasus penggunaan yang terukur dengan baik, gunakan alat bantu yang meniru tindakan manusia (sehingga Anda tidak perlu mengotak-atik API), dan lakukan perulangan dalam operasi atau tim TI Anda lebih awal untuk menjaga semuanya tetap lancar.
Apakah saya memerlukan pengembang untuk mengimplementasikan RPA?
Belum tentu. Banyak alat RPA yang low-code atau tanpa kode, sehingga tim operasi dapat membuat bot sendiri, meskipun pengembang dapat membantu dengan logika atau integrasi yang lebih kompleks.
Seberapa amankah RPA saat menangani data pelanggan yang sensitif?
Cukup aman, jika diatur dengan benar. Anda hanya perlu mengikuti praktik-praktik terbaik seperti enkripsi dan kontrol akses, terutama ketika berurusan dengan informasi pribadi atau keuangan.