- Intelligent Process Automation (IPA) menggabungkan RPA dengan alat bantu AI seperti pembelajaran mesin dan NLP, sehingga sistem dapat menangani input yang berantakan, menginterpretasikan konteks, dan membuat keputusan di luar aturan yang kaku.
- IPA meningkatkan efisiensi dengan mengurangi pekerjaan manual, beradaptasi dengan input yang berubah-ubah, dan meningkatkan transparansi, sehingga ideal untuk tugas-tugas seperti penguraian dokumen, alur kerja multi-sistem, dan perutean tiket.
- Peluncuran IPA yang sukses dimulai dengan proses pemetaan, mengidentifikasi titik-titik keputusan, menghubungkan sistem, dan menjaga ruang lingkup tetap kecil untuk membuktikan nilainya sebelum melakukan penskalaan.
- Alat bantu IPA terbaik termasuk Make, Zapier, Tidio, dan n8n, yang membantu mengintegrasikan aplikasi dan mengotomatisasi tindakan, sementara platform tingkat lanjut memungkinkan alur kerja yang lebih fleksibel dan digerakkan oleh AI.
Otomatisasi tradisional bekerja paling baik ketika prosesnya terdefinisi dengan baik dan input mengikuti format yang konsisten. Namun sebagian besar operasi bisnis tidak berjalan dengan rapi.
Dalam praktiknya, alur kerja menjadi rusak ketika data hilang, permintaan tidak jelas, atau kondisi berubah di tengah jalan.
Sistem berbasis aturan mengikuti instruksi, tetapi tidak dapat menyesuaikan diri ketika lingkungan berubah.
Otomatisasi proses cerdas (IPA) melangkah lebih jauh dengan menggabungkan otomatisasi dengan chatbot perusahaan yang memahami alur kerja yang berantakan. Bot ini menafsirkan input alami, menyelesaikan ketidaksesuaian antar sistem, dan membuat keputusan secara real time.
Apa yang dimaksud dengan otomatisasi proses cerdas (IPA)?
Otomatisasi proses cerdas (IPA) menggabungkan otomatisasi proses robotik (RPA) dengan kecerdasan buatan (AI), analitik, dan logika keputusan untuk menciptakan alur kerja yang dapat memahami, beradaptasi, dan bertindak tanpa masukan manusia.
Terkadang disebut otomatisasi cerdas, hiper-otomatisasi, atau otomatisasi proses digital, IPA lebih dari sekadar bot berbasis aturan tradisional.
Sistem ini menggunakan teknologi seperti pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, dan penambangan proses untuk menangani data yang tidak terstruktur, menginterpretasikan konteks, dan membuat keputusan secara real-time.
Otomatisasi Proses Cerdas vs Otomatisasi Proses Robotik
Istilah otomatisasi proses cerdas (IPA) dan otomatisasi proses robotik (RPA) sering digunakan secara bergantian, tetapi keduanya memiliki tujuan yang berbeda.
RPA dirancang untuk menangani tugas-tugas berbasis aturan yang berulang-ulang di mana inputnya konsisten dan langkah-langkahnya sudah ditentukan sebelumnya - seperti menyalin data antar sistem atau memproses formulir terstruktur.
IPA membangun hal ini dengan menambahkan kecerdasan buatan ke dalam stack otomatisasi. Hal ini memungkinkan sistem untuk menangani input yang tidak terstruktur, mengevaluasi kondisi secara real time, dan membuat keputusan berdasarkan konteks.
Hal ini membuatnya cocok untuk alur kerja yang tidak dapat ditangkap dalam skrip sederhana - di mana langkah-langkahnya bergantung pada apa yang dilihat oleh sistem, bukan hanya pada apa yang diperintahkan.
Manfaat Utama Otomatisasi Proses Cerdas
Otomatisasi hanya berfungsi jika dapat menangani kompleksitas proses bisnis yang sebenarnya. Sebagian besar bot berbasis aturan akan rusak jika input bervariasi atau langkah-langkahnya tidak mengikuti pola yang dapat diprediksi.
IPA memberikan tim lapisan otomatisasi yang lebih fleksibel dan terukur. IPA dibangun untuk menangani input dinamis dan membuat keputusan.
Mengurangi upaya manual dalam skala besar
Otomatisasi tradisional sering kali membutuhkan pengawasan yang ketat. Tim masih menghabiskan waktu untuk meninjau pengecualian, menyelesaikan ketidakcocokan data, dan mengelola tugas yang berada di luar skrip.
IPA mengurangi pengawasan tersebut. IPA dapat menafsirkan permintaan sesuai dengan aturan bisnis dan melakukan tindakan tanpa perlu campur tangan manusia di setiap langkah.
Beberapa perusahaan bekerja sama dengan agensi AI untuk merancang alur kerja ini. Para mitra ini berfokus untuk memastikan sistem yang stabil, efisien, dan sesuai dengan operasi bisnis yang sebenarnya.
Beradaptasi dengan input dan konteks yang berubah-ubah
Bot tradisional mengandalkan pemformatan yang konsisten. Bahkan perubahan kecil, seperti kesalahan ketik atau tata letak dokumen baru, dapat merusak prosesnya.
IPA dapat menangani variasi. IPA membaca input, memahami maksud, dan merespons - bahkan ketika strukturnya tidak ideal. Hal ini membuatnya lebih dapat diandalkan dalam penggunaan sehari-hari, di mana permintaan tidak selalu mengikuti pola yang sama.
Meningkatkan transparansi dalam operasi
Otomatisasi berbasis aturan sering kali gagal tanpa konteks. Sulit untuk memahami apa yang terjadi, di mana hal itu terjadi, atau apa yang memicu kegagalan.
Hal ini menjadi perhatian yang lebih besar dalam sistem multi-agen, di mana agen yang berbeda beroperasi secara paralel atau berurutan. Tanpa visibilitas, sulit untuk melacak interaksi atau mempertahankan kinerja yang dapat diandalkan di seluruh agen.
IPA meningkatkan kemampuan pengamatan dengan mencatat setiap langkah dalam proses. Tingkat detail ini sangat berguna ketika mengevaluasi sistem multi-agen, membantu tim mengisolasi masalah dan menyempurnakan cara agen bekerja bersama.
Bagaimana cara kerja otomatisasi proses cerdas?
Otomatisasi proses yang cerdas menghubungkan peristiwa, data, keputusan, dan tindakan di dalam satu alur otomatis. Setiap langkah ditangani oleh agen AI yang memahami apa yang terjadi dan mengetahui apa yang harus dilakukan selanjutnya, bahkan ketika inputnya berantakan atau tidak lengkap.
Untuk melihat cara kerja IPA dalam praktiknya, mari kita lihat alur kerja e-commerce yang umum: menangani permintaan pengembalian barang.
Alih-alih merutekan semuanya melalui agen dukungan, Anda bisa mengotomatiskan prosesnya secara menyeluruh menggunakan agen AI - agen yang tahu cara menafsirkan input, memutuskan langkah selanjutnya, dan bertindak di seluruh alat.
Langkah 1: Peristiwa pemicu memulai proses
Pelanggan mengisi formulir permintaan pengembalian atau mengirim pesan untuk mengembalikan barang. Pesan tersebut akan mengaktifkan alur kerja pengembalian.
Agen segera mengambilnya, tanpa menunggu triase manual.
Langkah 2: Agen AI mengurai informasi
Agen memindai pesan atau formulir untuk mengambil informasi penting seperti nomor pesanan, nama barang, alasan pengembalian, dan ID pelanggan.
Untuk pesan yang tidak terstruktur, ia menggunakan model bahasa besarLLMs) untuk menginterpretasikan maksud dan mengidentifikasi urutan yang benar.
Langkah 3: Agen AI memutuskan langkah selanjutnya
Dengan menggunakan aturan bisnis dan kebijakan pengembalian barang, agen memeriksa apakah barang tersebut memenuhi syarat untuk dikembalikan dan jenis pengembaliannya, seperti pengembalian uang atau kredit toko.
Sistem ini menangani keputusan secara instan, meniru apa yang biasanya dilakukan oleh perwakilan dukungan.
Langkah 4: Agen AI melakukan tindakan di seluruh sistem
Setelah keputusan dibuat, agen:
- Memperbarui status pesanan
- Membuat label pengembalian
- Mengirim instruksi kepada pelanggan
- Memberitahukan gudang
Semuanya dilakukan dalam sistem yang terhubung, tanpa handoff antar tim.
Langkah 5: Agen AI mencatat hasilnya
Setiap langkah dicatat, mulai dari permintaan awal hingga respons akhir. Catatan ini mengalir ke dasbor dan sistem peringatan, sehingga prosesnya dapat dilacak.
Jika sebuah kasus membutuhkan tinjauan manual, kasus tersebut akan dieskalasi dengan konteks lengkap untuk ditindaklanjuti.
Kasus Penggunaan untuk Otomatisasi Proses Cerdas
Meskipun ada banyak fokus pada kasus penggunaan chatbot, beberapa otomatisasi yang paling berdampak terjadi di balik layar - dalam alur kerja yang mendorong keputusan, tindakan, dan tindak lanjut.
Otomatisasi proses cerdas cocok untuk alur kerja yang terlalu rumit untuk aturan tetapi terlalu berulang untuk tetap manual.
Jika tim Anda berurusan dengan input yang tidak dapat diprediksi, alat yang terfragmentasi, atau keputusan berulang yang masih membutuhkan tinjauan manusia, IPA dapat membantu.
Memproses dokumen dan formulir yang tidak terstruktur
Bot berbasis aturan akan cepat rusak saat menangani input yang berantakan. Banyak dokumen bisnis - seperti faktur, klaim, kontrak, atau paket orientasi - berisi data tidak terstruktur atau semi-terstruktur yang tidak mengikuti format yang konsisten.
Agen IPA menangani hal ini dengan menggunakan pengenalan karakter optik (OCR) dan pemrosesan bahasa alami (NLP):
- Ekstrak total dari tanda terima
- Mengurai klausul kontrak
- Verifikasi identitas dari formulir yang dipindai
Setelah data ditafsirkan, sistem dapat menindaklanjutinya tanpa pengawasan manusia. Hal ini membuka alur kerja end-to-end di dalam alat bantu seperti chatbot SDM yang menangani formulir karyawan, atau chatbot layanan pelanggan yang menerima permintaan dukungan berbasis dokumen.
Mengotomatiskan alur kerja multi-langkah di seluruh sistem
Proses seperti orientasi atau penanganan pengembalian tidak terjadi dalam satu sistem. Proses-proses tersebut biasanya mencakup CRM, basis data internal, platform penjadwalan, dan alat notifikasi. Setiap komponen menambahkan lapisan ketergantungannya sendiri.
Agen IPA mengelola alur langkah demi langkah. Mereka mengevaluasi input, membuat keputusan berdasarkan konteks, dan menjalankan tindakan dalam sistem yang terhubung.
Logikanya tetap utuh, tanpa bergantung pada perutean manual atau solusi yang rapuh.
Hal ini menjadikan IPA sebagai mesin yang ideal di balik alur kerja seperti chatbot pemesanan janji temu. Sementara antarmuka mengumpulkan input dasar, sistem menangani pemeriksaan ketersediaan, menjadwalkan janji temu, mengirim konfirmasi, dan memperbarui alat backend.
Merutekan tiket dukungan berdasarkan maksud pesan
Antrian dukungan sering kali tersumbat karena pesan yang masuk tidak jelas. Pelanggan tidak selalu mengikuti format yang jelas, dan sebagian besar sistem tidak dapat memahami apa yang sebenarnya ditanyakan.
Agen IPA menangani hal ini dengan menafsirkan pesan, mengidentifikasi detail-detail penting, dan menentukan tindakan yang tepat.
Mereka dapat menilai urgensi dan meneruskan tiket ke sistem atau tim yang sesuai tanpa memerlukan masukan dari manusia.
Inilah yang membuat sistem tiket AI lebih terukur. Tiket diperkaya dengan konteks dan diarahkan ke tempat yang tepat.
Memberdayakan layanan mandiri di portal internal
Tim internal sering kali menghabiskan waktu untuk menunggu persetujuan atau jawaban yang tidak memerlukan masukan dari manusia. Penundaan ini biasanya disebabkan oleh kepemilikan yang tidak jelas atau proses manual yang lambat.
IPA membuat portal internal menjadi lebih berguna. IPA memahami apa yang dibutuhkan pengguna, menghubungkan ke sistem backend, dan menyelesaikan tugas secara langsung, semua melalui satu antarmuka yang menghilangkan bolak-balik yang tidak perlu.
Hal ini bekerja dengan sangat baik karena alur kerja ini dapat diskalakan di berbagai saluran dan pengguna, sambil mempertahankan catatan yang jelas untuk setiap interaksi.
5 Perangkat Lunak Otomasi Proses Cerdas Teratas
Ketika Anda siap untuk beralih ke otomatisasi berbasis aturan, memilih perangkat lunak yang tepat sangatlah penting.
Jika Anda mengotomatiskan alur kerja yang berantakan seperti pengembalian dana, orientasi, triase, atau perutean tiket, platform ini memberi Anda bagian intinya.
1. Botpress
Botpress dibuat untuk tim yang menginginkan kendali atas cara kerja otomatisasi. Botpress memungkinkan Anda mendefinisikan agen yang tidak hanya mengikuti aturan - mereka membuat keputusan berdasarkan input, memori, dan konteks waktu nyata.
.webp)
Anda dapat membuat alur yang memverifikasi kelayakan pengembalian, menafsirkan permintaan pengembalian dana, atau memperbarui catatan di seluruh sistem. Setiap agen dapat menggunakan aturan, LLMs, atau logika keputusan, dan semuanya berjalan di web, Slack, WhatsApp, dan lainnya tanpa perlu menduplikasi upaya.
Ini sangat ideal ketika Anda membuat alur kerja cerdas yang melibatkan input variabel, pemicu API, dan hasil operasional yang nyata.
Fitur Utama:
- Pembangun visual untuk agen AI dengan logika aliran, memori, dan kondisi
- Bekerja di berbagai saluran dan terintegrasi dengan alat bantu backend
- Mendukung panggilan API waktu nyata, perutean dinamis, dan tindakan khusus
Harga:
- Paket gratis dengan kredit AI berbasis penggunaan
- Plus: $89/bulan untuk handoff agen langsung dan pengujian aliran
- Tim: $495/bulan dengan kolaborasi, SSO, dan kontrol akses
- Perusahaan: Kustom
2. Make (sebelumnya Integromat)
Make dirancang untuk menggabungkan aplikasi tanpa menulis kode. Ini memberi Anda kanvas visual tempat Anda dapat membuat skenario multi-langkah - ideal untuk IPA saat Anda mengotomatiskan tindakan antar alat.
.webp)
Ini bersinar dalam alur kerja di mana satu sistem perlu bereaksi terhadap sesuatu di sistem lain - seperti menyinkronkan CRM dengan sistem pesanan, atau merespons formulir dukungan dengan tindakan bersyarat.
Anda tidak mendapatkan konteks tingkat agen atau pengambilan keputusan AI, tetapi untuk integrasi tingkat proses dan pemicu, ini cepat dan fleksibel.
Fitur Utama:
- Pembuat alur kerja seret dan lepas untuk ratusan aplikasi
- Logika bersyarat, penjadwalan, penguraian data, dan webhook
- Mendukung percabangan yang kompleks dan aliran multi-langkah
Harga:
- Gratis: 1.000 operasi/bulan
- Inti: $9/bulan
- Paket Pro dan Teams untuk penggunaan yang lebih tinggi dan kontrol lanjutan
3. Zapier
Zapier adalah yang terbaik ketika Anda ingin menghubungkan alat dengan cepat dan tidak memerlukan percabangan yang rumit. Ini bukan lapisan orkestrasi penuh - tetapi menangani perpindahan data antara chatbot Anda dan CRM, penjadwal, atau basis data Anda tanpa kode.
.webp)
Untuk IPA, Zapier sangat bagus untuk mengubah maksud yang ditafsirkan menjadi tindakan backend. Zapier tidak melakukan "pemikiran", tetapi menghubungkan sistem pemikiran ke alat yang melakukan pekerjaan.
Fitur Utama:
- Lebih dari 6.000 integrasi
- Pemicu dari chatbot, formulir, atau webhook
- Penyiapan yang mudah untuk tim tanpa dukungan teknik
Harga:
- Gratis: 100 tugas/bulan
- Pemula: $19,99/bulan
- Profesional: $49/bulan untuk fitur-fitur canggih
4. Tidio
Tidio merupakan platform obrolan langsung dengan otomatisasi berlapis-lapis. Ini bukan platform IPA penuh, tetapi sangat bagus ketika Anda mengotomatiskan tugas-tugas yang berhubungan dengan pelanggan seperti perutean, mengumpulkan masukan, atau membalas pertanyaan dukungan.
Ini mendukung balasan AI, aliran bersyarat, dan handoff backend - membuatnya berguna untuk otomatisasi keputusan tingkat permukaan. Untuk tim operasi kecil atau UKM, ini adalah tempat yang mudah untuk memulai.
Fitur Utama:
- Obrolan langsung yang didukung AI dengan templat otomatisasi
- Perutean Chat , penanganan formulir, dan integrasi CRM
- Asisten bertenaga GPT untuk respons yang fleksibel
Harga:
- Gratis: Obrolan dasar dan otomatisasi
- Pemula: $29/bulan
- Plus: Fitur AI dan sinkronisasi CRM
5. n8n
n8n adalah platform otomatisasi alur kerja sumber terbuka yang memberikan Anda kendali penuh atas logika, pemicu, dan integrasi. Tidak seperti Zapier atau Make, n8n dapat dihosting sendiri dan memungkinkan Anda menulis kode saat dibutuhkan.
Hal ini menjadikannya ideal untuk tim dengan sumber daya teknis yang menginginkan fleksibilitas dan privasi. Anda bisa menjalankan agen IPA, menghubungkan ke API, dan memproses data terstruktur maupun tidak terstruktur - semuanya di dalam alur kerja yang bisa disesuaikan.
Fitur Utama:
- Editor visual dengan dukungan simpul kode
- Kait web, penjadwal, cabang bersyarat
- Hosting sendiri atau gunakan penawaran cloud
Harga:
- Gratis: Di-host sendiri
- Cloud Basic: $20/bulan
- Pro: $50/bulan dengan fitur tim
Cara Menerapkan Otomatisasi Proses Cerdas
Memahami otomatisasi proses cerdas adalah satu hal. Menerapkannya ke dalam praktik membutuhkan fokus, perencanaan, dan titik awal yang tepat.
Sebagian besar tim tidak merombak semuanya sekaligus. Mereka memulai dengan proses yang sering mengalami kerusakan - sesuatu yang terlihat, berulang, dan masih bergantung pada campur tangan manusia.
Mari kita ambil sebuah contoh:
Anda bekerja dengan tim sukses pelanggan yang menangani pengembalian dana secara manual.
Alur kerja bergantung pada pengiriman formulir, mencari data di seluruh sistem, dan mengikuti aturan bisnis tertentu untuk menyetujui atau menolak permintaan.
Proses ini lambat, mudah berantakan, dan mahal untuk diukur. Di situlah otomatisasi proses cerdas cocok.
1. Mulailah dengan satu alur kerja yang menyebabkan kemacetan
Alur kerja persetujuan pengembalian dana adalah contoh yang bagus. Permintaan masuk, tetapi tidak konsisten. Beberapa menyertakan nomor pesanan, yang lainnya tidak. Agen harus melacak detailnya, memverifikasi kelayakan, dan menerapkan logika bisnis secara manual.
Gesekan tersebut menjadikannya kandidat ideal untuk otomatisasi cerdas - logikanya jelas, tetapi inputnya cukup bervariasi untuk menjebak bot berbasis aturan.
2. Memetakan aliran dari ujung ke ujung, termasuk pengecualian
Dokumentasikan cara kerja prosesnya. Lacak bagaimana permintaan pengembalian dana masuk, dari mana agen mendapatkan informasi, keputusan apa yang mereka ambil, dan tindakan apa yang mereka lakukan.
Pastikan Anda menyertakan pengecualian umum: data yang hilang, alasan pengembalian yang tidak jelas, atau ketidaksesuaian antara info pesanan dan kebijakan pengembalian dana.
Di sinilah otomatisasi cerdas perlu masuk.
3. Mengidentifikasi di mana keputusan dibuat
Carilah titik-titik di mana manusia menafsirkan masukan atau menerapkan penilaian. Dalam alur kerja pengembalian dana, hal tersebut mungkin berupa membaca alasan pelanggan, memeriksanya dengan aturan pengembalian, dan memutuskan antara pengembalian dana, kredit toko, atau penolakan.
Setiap keputusan ini dapat ditangani oleh agen AI, selama logikanya didefinisikan dan datanya dapat diakses.
4. Menghubungkan alat yang memberi daya pada tindakan
Setelah keputusan dibuat, sistem perlu memperbarui status pesanan, memberi tahu pelanggan, mengeluarkan label, atau memicu pembayaran.
Untuk mengotomatisasi ini, Anda memerlukan platform yang terhubung ke alat-alat tersebut dan mengoordinasikan tindakan dengan andal. Platform tersebut bisa berupa lapisan orkestrasi agen atau kerangka kerja otomatisasi dengan dukungan integrasi.
5. Menguji, memantau, meningkatkan
Setelah proses pengembalian dana diotomatiskan, lacak bagaimana kinerjanya. Lihatlah kasus apa saja yang ditangani dengan benar dan di mana sistem mengalami kesulitan. Gunakan umpan balik ini untuk menyempurnakan logika keputusan dan meningkatkan keandalan.
Sistem IPA bersifat dinamis. Semakin banyak edge case yang Anda tangkap dan tangani, semakin kuat dan semakin terukur alur kerjanya.
Tantangan Umum dalam Menerapkan IPA
Otomatisasi proses yang cerdas dapat memberikan hasil yang kuat - namun untuk mencapainya dibutuhkan lebih dari sekadar kemampuan teknis.
Sebagian besar kendala berasal dari bagaimana organisasi menyusun proses mereka, menetapkan tanggung jawab, dan menyelaraskan otomatisasi dengan hasil.
Kesiapan proses dan data yang buruk
Otomatisasi bekerja paling baik ketika prosesnya konsisten. Namun di banyak organisasi, alur kerja tidak terdokumentasi atau ditangani secara berbeda di seluruh tim. Data sering kali berada dalam sistem yang tidak terhubung atau memiliki format yang berbeda-beda, sehingga sulit untuk membangun otomatisasi yang stabil.
Sebelum memperkenalkan otomatisasi proses cerdas, luangkan waktu untuk memetakan cara kerja proses saat ini. Dokumentasikan input, pengecualian yang diketahui, ketergantungan alat, dan titik-titik di mana campur tangan manusia masih diperlukan.
Implementasi awal yang terlalu rumit
Tim sering kali mencoba mengotomatisasi terlalu banyak, terlalu cepat. Ketika peluncuran awal mencakup beberapa sistem atau menyertakan edge case sejak awal, hal ini meningkatkan kemungkinan penundaan atau kegagalan peluncuran.
Sebaliknya, mulailah dengan satu proses yang memiliki satu titik keputusan yang jelas dan output yang terukur. Buktikan nilai lebih awal dengan menjaga ruang lingkup tetap fokus.
Kurangnya kepemilikan yang jelas atau visi jangka panjang
Sistem otomatisasi proses cerdas merupakan proyek yang adaptif dan terus berkembang. Tanpa tim atau orang yang bertanggung jawab atas kinerja, logika, dan pemeliharaan, sistem sering kali menjadi ketinggalan zaman atau tidak selaras.
Tetapkan kepemilikan yang berkelanjutan sejak awal. Seseorang perlu melacak bagaimana kinerja otomatisasi, kerusakan apa saja yang terjadi, dan di mana penyesuaian diperlukan.
Ketidakselarasan antara tujuan bisnis dan logika otomatisasi
Tidak semua proses layak untuk diotomatisasi - dan tidak semua otomatisasi mendorong nilai. Terkadang logikanya mencerminkan apa yang secara teknis memungkinkan, namun tidak sesuai dengan kebutuhan bisnis.
Untuk menghindari hal tersebut, rancang alur kerja dengan berkolaborasi dengan orang-orang yang menggunakannya. Hal ini mencakup tim dukungan, pimpinan operasional, dan pemilik produk.
Ketika otomatisasi selaras dengan kebutuhan nyata, maka akan jauh lebih mungkin untuk memberikan hasil yang langgeng.
Bawa IPA ke Alur Kerja Anda Hari Ini
IPA bekerja paling baik jika ditambahkan ke alur kerja yang sudah Anda jalankan - mendukung triase, persetujuan pengembalian dana, pemrosesan dokumen, perutean internal, atau permintaan penjadwalan.
Dengan platform seperti Botpress, Anda bisa membuat agen yang memutuskan apa yang harus dilakukan, terhubung ke alat eksternal, menangani input yang tidak terstruktur, dan berjalan di berbagai saluran seperti web, Slack, WhatsApp, atau alat internal.
Baik Anda mengganti skrip yang rapuh atau menskalakan alur yang ada, IPA memberi Anda struktur untuk mengotomatiskan pekerjaan nyata, bukan hanya tugas yang berulang.
Mulailah dari yang kecil. Buatlah sesuatu yang berguna. Kirimkan dengan cepat.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apa perbedaan IPA dengan Business Process Management (BPM)?
BPM lebih kepada pemetaan dan pengoptimalan proses bisnis, sedangkan IPA adalah tentang mengotomatiskan proses-proses tersebut dengan agen AI yang dapat berpikir dan bertindak sendiri.
Dapatkah IPA menggantikan pekerja manusia sepenuhnya, atau hanya mengurangi beban kerja mereka?
IPA adalah tentang mengurangi hal-hal yang berulang dan membosankan sehingga manusia dapat fokus pada hal-hal yang penting. IPA tidak menggantikan manusia, tetapi membuat pekerjaan mereka lebih mudah.
Model pembelajaran mesin seperti apa yang biasanya digunakan dalam IPA?
IPA sering kali menggunakan model seperti pohon keputusan, model bahasa alami (misalnya GPT atau BERT), dan pengklasifikasi untuk tugas-tugas seperti deteksi maksud atau penguraian dokumen.
Apakah IPA hanya relevan untuk perusahaan besar, atau apakah UKM juga bisa mendapatkan manfaatnya?
UKM bisa mendapatkan keuntungan dari IPA, terutama ketika mereka kekurangan waktu atau jumlah karyawan. Ini membantu tim kecil bekerja lebih baik dengan mengotomatiskan hal-hal yang biasanya dilakukan secara manual.
Jenis data apa yang dibutuhkan untuk melatih atau mengonfigurasi model IPA secara efektif?
Sebagian besar contoh input dunia nyata seperti email, obrolan, formulir, atau log, dan aturan bisnis yang jelas atau hasil yang terkait dengan input tersebut. Semakin nyata (dan berantakan) datanya, semakin pintar sistemnya.
.png)
